神经网络概述 🧠
神经网络是深度学习的核心技术之一，模拟人脑处理信息的方式，通过层叠的节点（神经元）实现数据特征的自动提取与模式识别。以下是关键知识点：
基本概念
- 结构：由输入层、隐藏层和输出层组成，每层包含多个神经元
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid、Tanh，决定神经元输出非线性特性
- 训练过程：通过反向传播算法调整权重参数，最小化损失函数
- 应用场景：图像识别、自然语言处理、时间序列预测等
主要类型
- 前馈神经网络 (Feedforward_Neural_Network)
📌 点击查看结构示意图 - 卷积神经网络 (Convolutional_Neural_Network)
📌 点击查看应用场景 - 循环神经网络 (Recurrent_Neural_Network)
⚠️ 适合处理序列数据，如文本和时序信号
实战建议
- 学习框架：推荐从 PyTorch入门教程 开始
- 实验工具：使用Jupyter Notebook实现原型，可参考 交互式实验指南
- 性能优化：尝试混合精度训练、分布式计算等技术
如需深入理解神经网络原理，可访问 深度学习基础理论 模块获取系统性知识。