神经网络教程

神经网络是人工智能领域中的一个核心概念，它模拟人脑的神经元结构，用于处理和识别复杂的数据模式。以下是一些神经网络的基本概念和教程。

基本概念

• 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、处理数据和输出结果。
• 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
• 激活函数：用于决定神经元是否激活的函数，常见的有Sigmoid、ReLU等。

教程列表

1. 神经网络基础
2. 深度学习框架
3. 卷积神经网络

相关资源

• 神经网络与深度学习：这是一本关于神经网络和深度学习的经典书籍。
• TensorFlow教程：TensorFlow是当前最流行的深度学习框架之一。


希望这些内容能帮助您更好地理解神经网络。