神经网络是机器学习领域的一个重要分支，它模拟人脑神经元的工作方式，通过学习数据中的模式和规律来进行预测和分类。以下是一些神经网络的基本示例：

示例 1: 逻辑回归

逻辑回归是一种简单的神经网络，常用于二分类问题。它通过输入特征预测输出概率。

  • 输入层：特征向量
  • 隐藏层：一个或多个神经元
  • 输出层：逻辑激活函数，输出概率

示例 2: 多层感知机（MLP）

多层感知机是一种具有两个或更多隐藏层的神经网络，可以处理更复杂的非线性问题。

  • 输入层：特征向量
  • 隐藏层：多个神经元，可以使用不同的激活函数
  • 输出层：激活函数，可以是线性或非线性

示例 3: 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络在图像识别和图像处理领域非常有效。它通过卷积层提取图像特征。

  • 卷积层：提取图像特征
  • 池化层：降低特征的空间维度
  • 全连接层：分类和预测

神经网络结构图

更多资源

想要了解更多关于神经网络的知识，可以访问我们的 神经网络教程。

希望这些示例能够帮助您更好地理解神经网络的基本概念。🤖💡