什么是神经网络？
神经网络（Neural Network）是模仿生物神经元工作方式的计算模型，由大量人工神经元（Artificial Neuron）通过层叠结构连接而成。其核心思想是通过层次化特征提取，实现对复杂模式的建模与预测。
神经网络的结构组成
- 输入层：接收原始数据，如图像像素、文本词向量等
- 隐藏层：通过非线性变换提取特征
- 全连接层（Fully Connected Layer）
- 卷积层（Convolutional Layer）
- 激活函数（如ReLU、Sigmoid）
- 输出层：生成最终结果，如分类标签或回归值
神经网络的工作原理
- 前向传播：数据从输入层逐层传递，通过权重和偏置计算输出
- 损失函数：衡量预测结果与真实值的误差（如交叉熵、均方误差）
- 反向传播算法（Backpropagation）
- 优化器：如SGD、Adam，用于更新网络参数
应用场景示例
- 图像识别：通过卷积神经网络（CNN）提取空间特征
- 自然语言处理：使用循环神经网络（RNN）或Transformer处理序列数据
- 强化学习：借助神经网络构建策略函数
扩展学习
如需深入了解神经网络实现细节，可参考：
神经网络实战教程
或探索更高级的深度学习模型：
深度学习进阶专题
小贴士
🧠 小知识：神经网络的深度（Depth）指隐藏层的数量，更深的网络能学习更复杂的特征
⚡ 提示：在训练神经网络时，注意过拟合问题，可通过正则化（Regularization）解决