神经网络是机器学习领域中的一个核心概念，它模仿了人脑的工作方式，通过调整神经元之间的连接权重来学习数据。以下是一些神经网络的基础概念和教程。

神经网络基础

  1. 神经元结构：神经网络由许多神经元组成，每个神经元都接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数产生输出。
  2. 激活函数：激活函数用于将神经元的线性组合转换为非线性输出，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
  3. 损失函数：损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异，常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵损失等。

深度学习与神经网络

  1. 深度学习：深度学习是神经网络的一种，通过增加网络的层数来提高模型的复杂度和学习能力。
  2. 卷积神经网络（CNN）：CNN常用于图像识别、图像分类等任务，它通过卷积层提取图像特征。
  3. 循环神经网络（RNN）：RNN常用于处理序列数据，如自然语言处理、时间序列分析等。

实践教程

以下是一些神经网络实践教程：

图片示例

神经元结构

neuron_structure

激活函数

activation_function

卷积神经网络

cnn_structure

希望这些内容能帮助您更好地理解神经网络的基础知识。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言。