神经网络是人工智能领域的重要技术，模仿人脑处理信息的方式。以下是核心知识点：

基本概念

  • 灵感来源：生物神经元的连接方式
  • 核心目标：通过数据训练实现模式识别与预测
  • 关键特性：非线性变换、自学习能力、容错性

结构组成

  1. 输入层：接收原始数据
  2. 隐藏层：通过激活函数处理特征
  3. 输出层：生成最终结果 📊
  4. 连接权重：决定信号传递强度 🔧

应用场景

  • 🌐 图像识别（如手写数字分类）
  • 🚀 自然语言处理（如情感分析）
  • 📈 金融预测（如股价趋势分析）

学习资源

神经网络结构

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