神经网络是机器学习领域中一个重要的分支，它模拟人脑神经元的工作原理，通过学习数据中的模式来完成任务。以下是神经网络的一些基础知识。
神经网络结构
神经网络通常由以下几个部分组成：
- 输入层：接收输入数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
- 输出层：输出预测结果。
激活函数
激活函数是神经网络中用于引入非线性特性的函数，常见的激活函数有：
- Sigmoid函数：输出值介于0和1之间。
- ReLU函数：输出值为正数或0。
- Tanh函数：输出值介于-1和1之间。
优化算法
优化算法用于调整神经网络的参数，使其预测结果更准确。常见的优化算法有：
- 随机梯度下降（SGD）：简单易实现，但收敛速度较慢。
- Adam优化器：结合了SGD和Momentum算法的优点，收敛速度较快。
实践案例
以下是一个神经网络的应用案例：
- 手写数字识别：使用神经网络识别手写数字，准确率高达99%以上。
扩展阅读
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