神经网络是深度学习的核心组件，模拟人脑处理信息的方式。以下是关键知识点：
1. 基本结构
- 输入层：接收原始数据（如图像像素或文本向量）
- 隐藏层：通过激活函数处理特征，可包含多个神经元 🧬
- 输出层：产生最终结果（如分类标签或预测值） 📌
2. 工作原理
- 数据通过前向传播逐层计算 🔄
- 使用损失函数评估结果误差 📉
- 通过反向传播调整权重参数 🔧
3. 常见类型
- 全连接网络（Dense） ⚙️
- 卷积网络（CNN） 🖼️
- 循环网络（RNN） 🔄
- 生成对抗网络（GAN） 🧪
4. 应用场景
- 图像识别：如手写数字识别（MNIST） 📷
- 自然语言处理：文本分类与情感分析 💬
- 时间序列预测：股票价格或天气预测 📈
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