神经网络是深度学习中的一种基本模型，它模拟人脑的工作原理，通过层次化的神经元进行信息的处理和学习。下面将简要介绍神经网络的基础知识。

神经元

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。每个神经元都接收来自前一个层的输入，通过激活函数处理后，将输出传递到下一个层。

激活函数

激活函数是神经元中的关键部分，它决定了神经元的输出是否会被激活。常见的激活函数有：

  • Sigmoid 函数
  • ReLU 函数
  • Tanh 函数

前向传播与反向传播

神经网络的学习过程分为前向传播和反向传播两个阶段。

  • 前向传播：输入数据通过神经网络，逐层计算输出。
  • 反向传播：根据输出误差，反向传播误差信号，调整权重和偏置。

优化算法

为了优化神经网络的学习过程，常用的优化算法有：

  • 梯度下降法
  • 随机梯度下降法（SGD）
  • Adam 优化器

应用

神经网络在各个领域都有广泛的应用，如：

  • 图像识别
  • 自然语言处理
  • 推荐系统

扩展阅读

更多关于神经网络的内容，可以参考以下链接：

神经网络结构图