神经网络是机器学习领域中一个非常强大的工具，它能够处理复杂的非线性关系。本篇将介绍神经网络的基础概念和原理。
神经网络的结构
神经网络由多个神经元组成，每个神经元都连接到其他神经元。以下是神经网络的基本结构：
- 输入层：接收外部输入，如特征数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理，可以有多层。
- 输出层：产生最终的输出结果。
神经元的激活函数
激活函数是神经网络的核心，它决定了神经元是否激活。常见的激活函数有：
- Sigmoid函数：将输入压缩到0和1之间。
- ReLU函数：将负值设置为0，正值设置为输入值。
- Tanh函数：将输入压缩到-1和1之间。
神经网络的训练
神经网络的训练过程是通过反向传播算法来实现的。以下是训练步骤：
- 前向传播：将输入数据通过神经网络，得到输出结果。
- 计算误差：将输出结果与真实值进行比较，计算误差。
- 反向传播：将误差信息反向传播到神经网络，更新权重和偏置。
- 重复步骤1-3，直到误差达到最小。
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以下是神经网络的一个简单示例：