简介

神经网络是人工智能领域的重要技术，模仿人脑处理信息的方式。它由大量相互连接的节点（神经元）组成，通过训练数据不断调整参数以实现特定任务。🧠

常见类型

  • 全连接网络 (Fully Connected Network)

    perceptron
    基础结构，每个神经元与前一层所有神经元相连。

  • 卷积神经网络 (Convolutional Neural Network)

    convolutional_network
    专为图像处理设计，通过卷积层提取特征。

  • 循环神经网络 (Recurrent Neural Network)

    recurrent_network
    支持序列数据处理，如自然语言和时间序列分析。

应用场景

  • 图像识别
    image_recognition
  • 自然语言处理
    natural_language_processing
  • 语音识别
    speech_recognition
  • 推荐系统
    recommendation_system

学习资源

如需深入了解神经网络的实现细节，可参考深度学习入门指南。📚

扩展阅读

通过不断学习和实践，掌握神经网络的奥秘！🚀