神经网络是深度学习领域中最为核心的概念之一，它模拟了人脑的工作方式，通过调整连接权重来学习数据中的复杂模式。

神经网络结构

神经网络通常由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层次包含多个神经元，神经元之间通过权重连接。

  • 输入层：接收外部输入数据。
  • 隐藏层：处理输入数据，提取特征。
  • 输出层：输出预测结果。

神经网络类型

根据不同的应用场景，神经网络有多种类型，以下是一些常见的神经网络类型：

  • 前馈神经网络：数据从输入层流向输出层，不形成循环。
  • 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别和处理。
  • 循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如文本、时间序列等。

神经网络应用

神经网络在许多领域都有广泛的应用，以下是一些例子：

  • 图像识别：通过CNN识别图像中的对象和场景。
  • 自然语言处理：通过RNN进行文本分类、机器翻译等任务。
  • 医疗诊断：用于辅助诊断疾病，如癌症检测。

扩展阅读

更多关于神经网络的内容，请参阅以下链接：

Neural Network Diagram