神经网络是深度学习的基础，本教程将为您介绍神经网络的基本概念和原理。

1. 什么是神经网络？

神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，通过调整神经元之间的连接权重来学习数据中的模式。

2. 神经网络的组成

神经网络主要由以下几部分组成：

  • 输入层：接收外部输入信息。
  • 隐藏层：对输入信息进行特征提取和处理。
  • 输出层：输出处理后的结果。

3. 常见的神经网络结构

  • 感知机：最简单的神经网络结构，用于解决线性可分问题。
  • 多层感知机：在感知机的基础上增加隐藏层，可以解决非线性问题。
  • 卷积神经网络：适用于图像处理领域，能够自动提取图像特征。
  • 循环神经网络：适用于序列数据处理，如自然语言处理和语音识别。

4. 神经网络的训练

神经网络的训练过程就是通过不断调整神经元之间的连接权重，使得网络能够对输入数据进行正确的分类或预测。

5. 相关资源

想了解更多关于神经网络的知识，可以阅读以下教程：

Neural_Network