神经网络是深度学习的基础，它模仿了人脑的工作原理，通过大量的神经元连接进行信息处理。下面我们将简要介绍神经网络的入门知识。
神经网络基础
神经网络由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分输入信息，然后将处理结果传递给其他神经元。以下是神经网络的一些基本概念：
- 输入层：接收外部输入信息。
- 隐藏层：对输入信息进行处理，并传递给输出层。
- 输出层：输出最终结果。
神经网络类型
目前常见的神经网络类型有：
- 感知机：一种简单的二分类模型。
- 卷积神经网络（CNN）：擅长处理图像数据。
- 循环神经网络（RNN）：擅长处理序列数据。
实践案例
为了更好地理解神经网络，我们可以通过以下案例进行实践：
总结
神经网络是深度学习的重要组成部分，掌握神经网络的基本原理对于学习深度学习至关重要。希望本文能帮助您对神经网络有一个初步的了解。
