神经网络入门教程：从基础到实践 🤖

什么是神经网络？

神经网络是模仿人脑处理信息的计算模型，由大量神经元（人工节点）通过分层结构连接而成。
🧠 核心概念：

• 输入层：接收原始数据（如图像、文本）
• 隐藏层：通过非线性变换提取特征
• 输出层：生成最终预测结果
• 权重与偏置：控制神经元间连接强度

学习路径推荐

1. 基础数学：建议先掌握线性代数与微积分知识
2. 框架实践：尝试使用 PyTorch 或 TensorFlow 开发第一个模型
3. 经典算法：从感知机（Perceptron）开始理解分类原理

应用场景

• 📊 数据预测：时间序列分析、股票价格预测
• 🖼 图像识别：CNN 网络处理视觉数据
• 🗣 自然语言处理：RNN/LSTM 分析文本序列

扩展阅读

• 深度学习原理详解
• 神经网络训练技巧

互动实验

尝试用以下代码片段构建简单神经网络：

import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(None, 5), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

🔍 注意：需要配合损失函数与优化器进行训练！