神经网络是深度学习中最核心的概念之一，它模仿人脑的工作原理，通过多层神经元进行数据的学习和处理。以下是神经网络的一些基本概念：
神经元结构
每个神经元由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收外部输入的数据，隐藏层负责处理和计算，输出层则是最终的结果。
前向传播与反向传播
- 前向传播：数据从输入层开始，逐层传递至输出层。
- 反向传播：根据输出层的误差，反向调整神经元的权重和偏置。
激活函数
激活函数用于引入非线性因素，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
损失函数
损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异，常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵等。
超参数
超参数是神经网络中的非模型参数，如学习率、批大小等，它们对模型的性能有很大影响。
神经网络应用
神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
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中心神经元的工作原理
扩展阅读
- 深度学习基础教程
- [神经网络架构与优化](/community/tech/deep-learning/ architectures)
希望以上内容对您有所帮助！🌟