神经网络是人工智能领域的重要基础，模仿人脑神经元的工作方式，通过层层处理数据实现复杂模式识别与预测。以下为关键知识点梳理：

📘 基础概念

  • 定义：由输入层、隐藏层、输出层构成的计算模型，通过权重和偏置进行非线性变换
  • 核心组件：
    • 神经元（Node）
    • 激活函数（如ReLU、Sigmoid）
    • 损失函数（Loss Function）
  • 训练过程：反向传播算法 + 随机梯度下降优化

🧩 典型结构

神经网络结构
**图示说明**：展示多层感知机（MLP）的典型架构，包含输入层、隐藏层与输出层的连接关系

🌍 应用场景

  • 计算机视觉：CNN用于图像分类、目标检测
  • 自然语言处理：RNN/LSTM处理序列数据
  • 强化学习：DQN算法实现智能决策
  • 推荐系统：深度神经网络优化用户行为预测

📚 推荐学习路径

  1. 入门：人工智能基础课程
  2. 深度：深度学习实战指南
  3. 进阶：神经网络优化技巧

🔍 扩展实验

  • 使用TensorFlow/Keras构建简单感知机
  • 实现MNIST手写数字识别项目
  • 探索GAN生成对抗网络原理
深度学习应用
**提示**：点击图片查看不同领域的神经网络应用案例（技术/商业/科研）