神经网络是深度学习中的核心概念，理解其结构对于深入学习至关重要。以下将介绍神经网络的基本结构。
神经网络组成
神经网络主要由以下几部分组成：
- 输入层 (Input Layer): 接收输入数据。
- 隐藏层 (Hidden Layers): 对输入数据进行处理，可以有一个或多个。
- 输出层 (Output Layer): 产生最终输出。
输入层
输入层是神经网络的起点，它接收外部输入的数据。例如，在图像识别任务中，输入层可能接收图像的像素值。
隐藏层
隐藏层位于输入层和输出层之间，负责对输入数据进行处理。每个神经元都会接收来自前一层神经元的输出，并计算自己的输出。
输出层
输出层是神经网络的终点，它产生最终的输出。在分类任务中，输出层可能包含多个神经元，每个神经元对应一个类别。
神经网络类型
神经网络有多种类型，包括：
- 全连接神经网络 (FCNN): 每个神经元都与前一层和后一层的所有神经元相连。
- 卷积神经网络 (CNN): 特别适用于图像识别和处理。
- 循环神经网络 (RNN): 适用于处理序列数据，如时间序列或文本。
深度学习与神经网络
深度学习是神经网络的一种，它通过多层神经网络来学习数据的复杂模式。深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。
图片示例
以下是一个简单的神经网络结构图：