神经网络是深度学习的核心技术之一，模仿人脑处理信息的方式，通过分层结构实现数据特征的提取与抽象。以下是关键知识点：
基本概念
- 灵感来源：生物神经元的连接机制
- 核心思想：通过大量数据训练，让网络自动学习规律
- 数学基础：线性代数、概率论与数理统计
结构组成
- 输入层：接收原始数据
- 隐藏层：通过非线性变换提取特征
- 输出层：生成最终预测结果
- 激活函数（如ReLU、Sigmoid）：引入非线性能力
- 权重与偏置：决定神经元的输出强度
常见类型
- 全连接网络（Fully Connected Neural Network）
- 卷积网络（Convolutional Neural Network, /community/tech-docs/deep-learning/cnn）
- 循环网络（Recurrent Neural Network）
- 自编码器（Autoencoder）
应用场景
- 图像识别：使用卷积层提取空间特征
- 自然语言处理：依赖循环层捕捉序列依赖
- 推荐系统：通过隐藏层学习用户偏好
扩展学习
若需深入了解神经网络训练过程，可参考：
神经网络训练详解
📘 提示：图片关键词可根据具体章节调整，如需展示激活函数对比，可使用"激活函数_对比"作为替代。