神经网络是深度学习的基础，它模仿了人脑的工作方式，通过层层处理信息，最终实现复杂的学习任务。
神经网络的基本结构
神经网络由多个神经元组成，每个神经元可以看作是一个简单的计算单元。以下是神经网络的基本结构：
- 输入层：接收外部输入信息。
- 隐藏层：对输入信息进行处理，进行特征提取。
- 输出层：输出最终的结果。
神经网络的类型
根据不同的应用场景，神经网络可以分为以下几种类型：
- 前馈神经网络：信息单向流动，从输入层到输出层。
- 卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别、图像分类等任务。
- 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据处理，如自然语言处理、语音识别等。
神经网络的应用
神经网络在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 图像识别：识别图片中的物体、场景等。
- 自然语言处理：翻译、语音识别、文本生成等。
- 医疗诊断：辅助医生进行疾病诊断。
- 金融预测：股票价格预测、风险评估等。
扩展阅读
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