什么是神经网络？
神经网络（Neural Network）是模仿人脑处理信息机制的计算模型，由多层神经元（Neuron）组成，通过权重和激活函数学习数据特征。
神经网络的核心组件
- 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本向量）
- 隐藏层：通过非线性变换提取特征（可多层叠加）
- 输出层：生成最终预测结果（如分类标签、回归值）
- 激活函数：常用ReLU、Sigmoid、Tanh等非线性函数
- 损失函数：衡量预测与真实值的误差（如交叉熵、均方误差）
神经网络的学习过程
- 前向传播：数据从输入层逐层传递到输出层
- 反向传播：通过梯度下降算法调整权重
- 迭代优化：不断重复训练直至收敛
应用场景举例
- 图像识别（如手写数字识别）
- 自然语言处理（如情感分析）
- 时间序列预测（如股票价格分析）
- 游戏AI（如AlphaGo的策略网络）
扩展学习
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