神经网络是深度学习的核心，其灵感源自人脑神经元的结构和工作方式。通过模拟神经元之间的连接与信息传递，神经网络能够从数据中自动学习复杂的模式。以下是关键知识点：
1. 神经网络的核心组件
- 神经元：基本计算单元，接收输入信号并通过激活函数生成输出
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid、Tanh，决定神经元的输出特性
- 权重与偏置：调节输入对输出的影响程度，通过训练不断优化
2. 神经网络结构类型
- 全连接网络：每层神经元与前一层所有神经元相连
- 卷积网络：通过卷积核提取局部特征，常用于图像处理
- 循环网络：处理序列数据，如自然语言或时间序列
3. 训练过程简析
- 前向传播：输入数据逐层传递，计算预测结果
- 损失函数：衡量预测与真实值的差距（如MSE、交叉熵）
- 反向传播：通过链式法则计算梯度，调整参数
- 优化算法：如SGD、Adam，用于最小化损失函数
4. 应用场景示例
- 图像识别：通过CNN提取视觉特征
- 自然语言处理：使用RNN或Transformer模型
- 语音识别：结合CNN和RNN处理音频信号
5. 扩展学习
如需深入了解神经网络的实践应用，可参考深度学习进阶教程。