神经网络是深度学习的基础，它模仿人脑的工作方式，通过调整节点间的连接权重来学习和处理数据。
神经网络简介
神经网络由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分数据，然后将结果传递给下一个神经元。通过这种方式，神经网络可以处理复杂的非线性问题。
神经元结构
每个神经元包含以下部分：
- 输入层：接收外部数据。
- 权重：决定输入数据对神经元输出的影响程度。
- 激活函数：对神经元的输入进行非线性变换。
- 输出层：输出处理后的数据。
神经网络类型
根据结构的不同，神经网络可以分为以下几种类型：
- 感知机：最简单的神经网络，用于分类问题。
- 前馈神经网络：数据从输入层流向输出层，没有循环。
- 卷积神经网络：用于图像识别等任务，具有局部感知和权值共享的特性。
- 循环神经网络：具有循环结构，能够处理序列数据。
激活函数
激活函数是神经网络中非常重要的部分，它可以将线性组合后的输入转换为非线性输出。常见的激活函数有：
- Sigmoid：将输入压缩到0和1之间。
- ReLU：非线性激活函数，计算简单，效果良好。
- Tanh：将输入压缩到-1和1之间。
神经网络训练
神经网络训练是调整神经元权重的过程，目的是使神经网络能够准确预测输出。常见的训练方法有：
- 梯度下降：通过计算损失函数的梯度来更新权重。
- 反向传播：将损失函数的梯度反向传播到网络中的每个神经元。
实践案例
神经网络结构图