神经网络基础教程 🧠

神经网络是人工智能领域核心的技术之一，模仿人脑处理信息的机制。以下是关键知识点：

1. 神经网络是什么？

神经网络由大量神经元（节点）组成，通过分层结构（输入层、隐藏层、输出层）进行数据处理。
🧠 示例：

2. 核心结构

• 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本向量）
• 隐藏层：通过激活函数（如ReLU）提取特征
• 输出层：生成最终预测结果（如分类标签、回归值）
• 权重与偏置：连接神经元的参数，通过训练不断优化

3. 训练过程

1. 前向传播：数据从输入层逐层传递
2. 损失计算：对比预测结果与真实值
3. 反向传播：利用梯度下降调整参数
4. 迭代优化：重复训练直至模型收敛

4. 应用场景

• 图像识别（如手写数字识别）
• 自然语言处理（如情感分析）
• 游戏AI（如AlphaGo）
• 推荐系统（如Netflix内容推荐）

5. 学习资源

• 深度学习入门指南：了解AI与神经网络的关系
• PyTorch实战教程：从零开始构建神经网络
• 神经网络可视化工具：直观理解网络运作

📘 提示：实践是掌握神经网络的最佳方式，建议通过Kaggle数据集进行实验！