什么是神经网络？
神经网络（Neural Network）是受生物神经系统启发的计算模型，由大量相互连接的节点（神经元）组成。其核心目标是通过模拟人脑处理信息的方式，实现对复杂模式的识别与学习。
神经网络的基本结构
输入层
接收原始数据，如图像像素或文本特征。隐藏层
通过非线性变换提取特征，可包含多个层级。输出层
生成最终结果，如分类标签或预测值。
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，计算预测结果。
- 损失函数：衡量预测结果与真实值的误差，如交叉熵或均方误差。
- 反向传播：通过梯度下降算法调整网络参数，最小化损失。
典型应用场景🌐
- 图像识别（如MNIST手写数字分类）
- 自然语言处理（如情感分析）
- 时间序列预测（如股票价格分析）
- 强化学习（如游戏AI策略）
扩展阅读
想深入了解深度学习模型？可参考：
深度学习模型进阶指南
注：本文内容基于公开技术资料整理，如有疑问欢迎通过社区论坛交流探讨