神经网络基础

神经网络是机器学习领域中的一个重要分支，它模仿人脑的神经元结构，通过学习数据中的模式和特征来进行预测和分类。以下是一些神经网络基础概念：

1. 神经元

神经元是神经网络的基本组成单元，它通过输入层接收数据，经过隐藏层处理，最后输出结果。每个神经元都有输入和输出，输入可以是多个，输出只有一个。

权重和偏置是神经网络中的关键参数，它们决定了神经元的输入和输出之间的关系。权重用于放大或缩小输入信号，偏置用于调整输出值。

激活函数是神经网络中的非线性部分，它将线性组合后的结果转换为输出。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh等。

神经网络的结构可以分为输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，隐藏层对数据进行处理，输出层输出最终结果。

神经网络通过训练过程来学习数据中的模式和特征。训练过程中，网络会不断调整权重和偏置，以最小化预测误差。

神经网络在多个领域都有广泛的应用，如图像识别、自然语言处理、医疗诊断等。

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