什么是神经网络？
神经网络（Neural Network）是深度学习的核心构建模块，模仿人脑处理信息的方式。它由神经元（节点）和连接（边）组成，通过多层结构学习数据特征。
核心组成部分
- 输入层：接收原始数据（如图像、文本）
- 隐藏层：通过非线性变换提取特征
- 输出层：生成最终预测结果
- 权重与偏置：控制神经元之间的连接强度
神经网络结构示例
- 全连接层（Dense Layer）：每个神经元与前一层所有神经元相连
- 卷积层（Convolutional Layer）：用于处理网格状数据（如图像）
- 循环层（Recurrent Layer）：处理序列数据（如时间序列、文本）
常见神经网络类型
| 类型 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 感知机（Perceptron） | 最简单的线性分类器 | 二分类问题 |
| 多层感知机（MLP） | 多个隐藏层的非线性网络 | 数据特征学习 |
| 自编码器（Autoencoder） | 无监督学习压缩数据 | 数据降维 |
神经网络训练流程
- 前向传播：输入数据通过网络计算输出
- 损失计算：比较预测结果与真实标签
- 反向传播：通过梯度下降优化参数
- 迭代更新：重复训练直到收敛
扩展阅读
实践建议
- 📚 推荐学习《神经网络与深度学习》书籍
- 🧪 尝试使用TensorFlow/Keras构建简单网络
- 🌐 参考神经网络可视化工具进行实验