神经网络架构详解 🤖

神经网络（Neural Network）是人工智能领域的重要技术，模拟人脑处理信息的方式。以下是其核心内容：

基本概念

神经网络由神经元（节点）和连接权重构成，通过分层结构处理数据：

• 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本向量）
• 隐藏层：通过非线性变换提取特征（可多层嵌套）
• 输出层：生成最终预测结果（如分类标签、回归值）

核心组件

1. 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元输出
2. 损失函数：衡量预测与真实值的差距（如交叉熵、MSE）
3. 优化器：通过反向传播调整权重（如SGD、Adam）

常见类型

• 🧠 多层感知机（MLP）：全连接网络，适合表格数据
• 🖼️ 卷积神经网络（CNN）：处理图像，使用卷积层提取局部特征
• 📊 循环神经网络（RNN）：处理序列数据（如时间序列、文本）

应用场景

• ⚙️ 图像识别（如手写数字分类）
• 📖 自然语言处理（如情感分析）
• 📈 金融预测（如股价趋势分析）

如需深入了解不同神经网络类型，可前往扩展阅读：/[nn_types]。