什么是神经网络？
神经网络（Neural Network）是模仿人脑处理信息机制的计算模型，由大量神经元（Neuron）通过连接权重（Weights）组成。其核心目标是通过学习数据模式，实现对复杂问题的建模与预测。💡
神经网络的核心组件
- 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本特征）
- 隐藏层：通过非线性变换提取特征（可多层堆叠）
- 输出层：生成最终结果（如分类标签、回归数值）
- 激活函数：引入非线性能力（如ReLU、Sigmoid）
- 损失函数：衡量预测与真实值的差距（如交叉熵、MSE）
- 优化算法：调整参数以最小化损失（如梯度下降）
神经网络的训练过程
- 前向传播：数据从输入层逐层传递至输出层
- 损失计算：对比预测结果与真实标签
- 反向传播：通过链式法则计算梯度
- 参数更新：使用优化器调整权重和偏置
应用场景与优势
- 图像识别（如人脸识别）
- 自然语言处理（如情感分析）
- 时间序列预测（如股票趋势）
- 优势：
- 非线性建模能力强
- 可自动提取特征
- 适用于高维数据
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