神经网络是深度学习的基础，它们模仿人脑的工作方式，通过大量的神经元和连接来处理和识别复杂的数据模式。以下是关于神经网络的一些基本概念和教程。
神经网络基础
神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层都包含多个神经元，神经元之间通过权重连接。
- 输入层：接收输入数据。
- 隐藏层：处理和转换数据。
- 输出层：生成最终结果。
神经网络类型
- 前馈神经网络（FFNN）：数据只能从前向后流动。
- 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别。
- 循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如时间序列或文本。
神经网络教程
以下是一些关于神经网络的教程资源：
图片示例
以下是一些神经网络相关的图片示例：
希望这些资源能帮助您更好地理解神经网络。如果您有任何问题，欢迎在社区中提问。