神经网络是机器学习和人工智能领域的重要概念，它模仿了人脑的工作方式，通过大量的神经元和连接来处理和学习数据。下面是一些神经网络基础的概念和教程。
1. 神经元和层
神经网络由许多神经元组成，每个神经元都与相邻的神经元通过连接相互连接。神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。
- 输入层：接收原始数据。
- 隐藏层：对数据进行处理和提取特征。
- 输出层：产生最终的结果。
2. 激活函数
激活函数用于引入非线性特性，使得神经网络能够学习复杂的模式。
- Sigmoid：输出值在0到1之间。
- ReLU：输出值为正数或0。
- Tanh：输出值在-1到1之间。
3. 误差反向传播
误差反向传播（Backpropagation）是神经网络学习过程中的关键步骤，它通过计算误差来调整神经元的权重。
4. 实践案例
以下是一个本站链接，可以了解神经网络在实际项目中的应用案例。
5. 学习资源
以下是一些神经网络的学习资源，可以帮助你更深入地了解这一领域。
神经网络结构
激活函数Sigmoid
误差反向传播