神经网络是深度学习的基础，它模拟人脑神经元的工作原理，通过多层节点进行数据的学习和处理。以下是一些神经网络的基本概念和内容：
1. 神经元
神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过权重进行加权求和，然后通过激活函数输出结果。
2. 权重和偏置
权重和偏置是神经网络中的参数，它们通过学习过程进行调整，以优化模型的输出。
3. 激活函数
激活函数用于引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的模式。
4. 层结构
神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。每个层包含多个神经元，层与层之间通过权重进行连接。
5. 训练过程
神经网络通过训练数据学习，通过反向传播算法调整权重和偏置，以最小化输出与真实值之间的差异。
神经网络结构图
扩展阅读
想了解更多关于神经网络的细节，可以参考以下链接：