神经网络基础教程 🧠

神经网络是人工智能的核心技术之一，模拟人脑处理信息的方式。以下是关键概念解析：

1. 神经网络结构 🏗️

• 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本向量）
• 隐藏层：通过权重矩阵进行特征提取（可多层堆叠）
• 输出层：产生最终预测结果（如分类标签）

2. 核心组件 🔧

• 权重（Weights）：连接神经元的参数，决定信号强度
• 激活函数（Activation Function）：引入非线性，如ReLU、Sigmoid

- **损失函数（Loss Function）**：衡量预测误差，如交叉熵、均方误差

3. 训练过程 📈

1. 前向传播：计算预测输出
2. 反向传播：通过梯度下降优化参数

3. 迭代更新：不断减少损失函数值

4. 应用场景 🌍

• 图像识别：如卷积神经网络（CNN）
• 自然语言处理：如循环神经网络（RNN）
• 时间序列预测：如长短期记忆网络（LSTM）

扩展阅读 📚

想深入了解？可查看机器学习基础教程了解相关概念。或阅读深度学习进阶指南探索更复杂的网络结构。