神经网络是人工智能领域中的一个核心概念，它模仿了人脑的神经元结构和工作方式。以下是一些关于神经网络的基础教程和资源。

基础概念

  • 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入信息并产生输出。
  • 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：用于确定神经元是否激活，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。

教程资源

中文教程

  1. 深度学习教程：这是一个非常全面的深度学习教程，涵盖了神经网络的基础知识。深度学习教程
  2. 神经网络入门：这篇教程从零开始，逐步介绍了神经网络的基本概念。神经网络入门

英文教程

  1. Neural Networks and Deep Learning：这是一本免费的电子书，详细介绍了神经网络和深度学习的基础。Neural Networks and Deep Learning
  2. Fast.ai：这是一个提供深度学习教程和课程的网站，适合初学者。Fast.ai

实践案例

  • MNIST手写数字识别：这是一个经典的神经网络应用案例，用于识别手写数字。MNIST案例

希望这些教程和资源能帮助您更好地理解神经网络。😊