神经网络是深度学习的基础，它模仿人脑神经元的工作原理，通过多层节点进行处理，从而实现复杂的模式识别和预测。
神经网络基础
- 神经元结构：神经网络由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分输入信息。
- 权重和偏置：每个神经元与输入节点之间通过权重相连，权重决定了输入信息对输出结果的影响程度。
- 激活函数：激活函数用于决定神经元是否激活，常用的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
常见神经网络结构
- 感知机：最早的神经网络模型，用于线性可分问题。
- 多层感知机（MLP）：感知机的多层版本，可以处理非线性问题。
- 卷积神经网络（CNN）：特别适用于图像处理，具有局部感知和权值共享的特点。
- 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据，如时间序列、文本等。
- 长短期记忆网络（LSTM）：RNN的变种，可以解决长序列依赖问题。
神经网络应用
神经网络在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见应用：
- 图像识别：如人脸识别、物体识别等。
- 自然语言处理：如机器翻译、情感分析等。
- 语音识别：如语音转文字、语音合成等。
- 推荐系统：如电影推荐、商品推荐等。