神经网络是深度学习领域的基础，它模仿人脑神经元的工作方式，通过多层节点处理数据，实现复杂的模式识别和特征提取。
神经网络的基本概念
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、处理和输出。
- 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于决定神经元是否激活的函数，常见的有Sigmoid、ReLU等。
神经网络的类型
- 全连接神经网络：每个输入节点都连接到每个输出节点。
- 卷积神经网络：适用于图像识别等任务，具有局部感知和参数共享的特点。
- 循环神经网络：适用于序列数据处理，如自然语言处理、语音识别等。
神经网络的训练
- 损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，常见的有均方误差、交叉熵等。
- 优化器：用于更新网络参数，常见的有梯度下降、Adam等。
神经网络结构图
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本文介绍了神经网络的基本概念、类型和训练方法，希望对您有所帮助。