神经网络是人工智能领域中一个重要的分支，它模仿人脑的工作方式，通过大量的神经元连接进行数据处理和模式识别。以下是一些神经网络基础知识：
神经元结构
神经网络的基本单元是神经元，它由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元都有输入和输出，通过权重连接。
- 输入层：接收原始数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
- 输出层：输出最终结果。
学习算法
神经网络通过学习算法不断调整神经元之间的权重，以优化输出结果。常见的学习算法有：
- 梯度下降
- 反向传播
- 遗传算法
应用场景
神经网络在许多领域都有应用，例如：
- 图像识别
- 自然语言处理
- 医疗诊断
扩展阅读
想要了解更多关于神经网络的知识，可以阅读以下文章：
神经网络结构图