神经网络基础

神经网络是机器学习领域中一个非常重要的概念，它模仿人脑的工作方式，通过调整神经元之间的连接权重来学习和存储信息。以下是关于神经网络基础的一些要点：

1. 神经元

神经元是神经网络的基本单元，它类似于人脑中的神经元。每个神经元都接收来自其他神经元的输入，并产生一个输出。

权重和偏置是神经网络中的两个关键参数。权重决定了输入信号对神经元输出的影响程度，而偏置则用于调整神经元的输出。

激活函数用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂的数据分布。常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU和Tanh等。

神经网络的结构可以是单层或多层。多层神经网络（深度神经网络）能够学习更复杂的数据模式。

神经网络的训练过程包括前向传播和反向传播。在前向传播中，输入数据通过神经网络进行传播，并产生输出。在反向传播中，根据实际输出和期望输出的差异，调整权重和偏置。

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希望这些内容能够帮助您更好地理解神经网络基础。