神经网络作为机器学习的核心技术，其应用场景广泛。以下是经典示例及学习资源：
常见神经网络应用案例
MNIST手写数字识别
使用全连接网络分类手写体数字，适合入门实践图像分类（如CNN）
通过卷积层提取特征，常用于CIFAR-10等数据集自然语言处理（如RNN/Transformer）
序列模型处理文本数据，可尝试情感分析任务
学习建议
- 从简单模型开始，如感知机 → 神经网络 → 深度学习
- 使用机器学习实践教程加深理解
- 尝试开源项目：GitHub搜索
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扩展阅读
📌 提示：实际训练时注意数据预处理和超参数调优，建议使用GPU加速计算