神经网络教程 🤖

什么是神经网络？

神经网络是模仿人脑处理信息的计算模型，由神经元（节点）和连接层（权重）组成。它通过多层非线性变换，实现对复杂模式的拟合，常用于图像识别、自然语言处理等领域。

核心结构

• 输入层：接收原始数据（如像素值、特征向量）
• 隐藏层：通过激活函数进行特征提取（如ReLU、Sigmoid）
• 输出层：生成最终结果（如分类标签、预测值）

训练过程

1. 前向传播：数据从输入层逐层传递到输出层
2. 损失计算：通过损失函数（如交叉熵、均方误差）评估预测结果
3. 反向传播：利用梯度下降优化权重参数
4. 迭代更新：重复训练直到模型收敛

实际应用

• ✅ 图像分类：使用卷积神经网络（CNN）
• ✅ 自然语言处理：基于循环神经网络（RNN）或Transformer
• ✅ 推荐系统：通过深度神经网络捕捉用户行为特征

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