神经网络基础指南 🧠

神经网络是人工智能领域的重要技术，模仿人脑处理信息的方式。以下是核心概念解析：

什么是神经网络？

神经网络由神经元（ neuron ）组成，通过层级结构学习数据特征。

简单模型如**感知机**（ Perceptron ）可实现线性分类，复杂模型如**多层感知机**（ Multi_Layer_Perceptron ）能处理非线性问题。

核心结构解析

1. 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本向量）
2. 隐藏层：通过加权求和和激活函数（ Activation_Function ）提取特征
3. 输出层：生成最终预测结果

> 激活函数决定神经元的输出特性，常见类型包括： - **Sigmoid函数**（ Ji_Huo_Han_Shu ） - **ReLU函数**（ ReLU_Han_Shu ） - **Tanh函数**（ Tanh_Han_Shu ）

学习过程

神经网络通过反向传播算法（ Fan_Xiang_Bian_Chuan_Suan_Fa ）和梯度下降（ Tiao_Du_XiaJie ）不断优化参数：

- 前向传播计算预测值 - 反向传播调整权重 - 损失函数衡量误差

应用场景

神经网络广泛应用于：

• 图像识别（例如人脸识别）
• 自然语言处理（如机器翻译）
• 语音助手（如智能语音识别）
• 推荐系统（如个性化内容推荐）

> 想深入了解机器学习基础？[点击这里](/community/guides/machine-learning-basics)获取更多资源 📘