神经网络是机器学习领域中的一种重要模型，它模仿了人脑神经元的工作原理，通过学习和调整权重来处理数据。
神经网络的组成
神经网络主要由以下几个部分组成：
- 输入层：接收外部输入数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
- 输出层：输出最终结果。
神经网络的工作原理
神经网络通过以下步骤进行工作：
- 前向传播：将输入数据传递到神经网络中，经过各个层的计算，最终得到输出结果。
- 反向传播：根据实际输出与预期输出的差异，调整各个层的权重，使输出结果更接近预期。
神经网络的类型
神经网络有多种类型，以下是一些常见的类型：
- 感知机：二分类模型，用于处理线性可分的数据。
- 多层感知机：扩展了感知机的功能，可以处理非线性问题。
- 卷积神经网络：用于图像识别和分类。
- 循环神经网络：用于处理序列数据，如自然语言处理。
扩展阅读
想要了解更多关于神经网络的知识，可以阅读以下文章：
神经网络结构图