神经网络是一种模仿人脑工作原理的算法模型，它通过模拟神经元之间的连接和交互来处理和识别复杂的数据。在机器学习和人工智能领域，神经网络有着广泛的应用。
神经网络基础
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、进行处理并产生输出。
- 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 权重：连接神经元之间的参数，用于调整输入信号对输出结果的影响。
神经网络类型
- 前馈神经网络：信号从输入层流向输出层，不反向传播。
- 循环神经网络：具有记忆能力，可以处理序列数据。
- 卷积神经网络：常用于图像识别和计算机视觉任务。
神经网络应用
- 图像识别：识别图片中的物体、场景等。
- 自然语言处理：翻译、语音识别等。
- 推荐系统：根据用户行为推荐商品、电影等。
扩展阅读
想要了解更多关于神经网络的知识，可以访问神经网络基础知识。
神经网络结构图