神经网络是深度学习的核心，其结构通常由以下组件构成：
1. 层（Layers）
- 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本向量）
- 隐藏层：通过非线性变换提取特征
- 输出层：生成最终预测结果（如分类标签、回归值）
2. 激活函数（Activation Functions）
- ReLU（Rectified Linear Unit）
- Sigmoid
- Tanh
3. 连接方式（Connections）
- 全连接（Fully Connected）
- 卷积（Convolutional）
- 循环（Recurrent）
扩展阅读
想深入了解神经网络的训练过程？可以参考：神经网络训练与优化教程