神经网络是机器学习领域中一个非常重要的分支，它模仿人脑神经元的工作方式，通过调整连接权重来学习数据中的特征。以下是一些神经网络入门的基础知识。
神经网络简介
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数据，并将处理结果传递给下一个神经元。通过这种方式，神经网络能够模拟人类大脑的思考过程。
神经网络类型
- 感知机：一种简单的二分类模型。
- 多层感知机（MLP）：由多个隐藏层组成的神经网络。
- 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别任务。
- 循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据。
神经网络应用
神经网络在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：例如人脸识别、物体检测等。
- 自然语言处理：例如机器翻译、情感分析等。
- 推荐系统：例如电影推荐、商品推荐等。
学习资源
更多关于神经网络的资料，您可以参考以下链接：
神经网络结构