神经网络基础
神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。以下是一些关于神经网络基础的知识点：
神经网络基本概念
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、进行计算并输出结果。
- 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 权重：神经元之间的连接权重，用于调整输入信号的重要性。
- 激活函数：用于确定神经元是否激活的函数。
神经网络类型
- 感知机：二分类神经网络，用于识别简单模式。
- 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别和处理。
- 循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据，如自然语言处理。
- 生成对抗网络（GAN）：用于生成逼真的图像和视频。
应用场景
- 图像识别：识别图片中的物体、场景等。
- 自然语言处理：语音识别、机器翻译等。
- 推荐系统：推荐电影、音乐等。
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神经网络结构