神经网络是人工智能领域的一个核心概念，它模拟人脑的工作方式，通过大量的神经元连接进行数据处理和决策。本教程将为您介绍神经网络的基本原理和应用。
目录
神经网络概述
神经网络由大量的神经元组成，每个神经元都与其他神经元连接。它们通过这些连接传递信息，并共同工作以完成复杂的任务。神经网络可以用于图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域。
神经网络结构图
神经元模型
神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过权重进行加权求和，然后通过激活函数产生输出。
- 输入层：接收外部输入数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理和特征提取。
- 输出层：产生最终的输出结果。
前向传播和反向传播
神经网络通过前向传播和反向传播来学习数据。在前向传播过程中，数据从输入层流向输出层；在反向传播过程中，根据输出结果与实际结果的差异来调整神经元的权重。
前向传播和反向传播图
激活函数
激活函数用于引入非线性，使神经网络能够学习更复杂的模式。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU、Tanh等。
激活函数图
常见神经网络结构
- 感知机：简单的二分类模型。
- 多层感知机：包含多个隐藏层的神经网络。
- 卷积神经网络：适用于图像识别。
- 循环神经网络：适用于序列数据处理。
参考资料
想要了解更多关于神经网络的知识，可以参考以下资料：
希望这个教程能够帮助您更好地理解神经网络。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言讨论。