🧠 神经网络入门指南 🔍

基础概念

神经网络是模仿人脑处理信息的计算系统，主要由以下组件构成：

• 🧩 神经元（Neuron）：基本计算单元，通过加权输入和激活函数输出
• 🧶 权重（Weights）：连接神经元的参数，决定输入信号的重要性
• 🧰 偏置（Bias）：调节神经元输出的基准值
• 📦 激活函数（Activation Function）：如ReLU、Sigmoid、Tanh，决定神经元输出非线性特征

学习路径建议

1. 📚 先掌握线性代数基础（点击查看教程）
2. 🧪 通过动手实验理解反向传播（进入实践页面）
3. 📈 学习不同网络结构（CNN/RNN/GAN等）
4. 🧠 研究深度学习最新进展

扩展阅读

机器学习基础概念图解 提供更全面的理论框架