神经网络（Neural Network）是人工智能领域的重要技术，模仿人脑处理信息的方式，通过多层次的节点结构实现复杂模式的识别与学习。以下是核心知识点梳理：
🔹 基本概念
- 仿生学原理：由生物神经元启发，通过人工神经元构建网络
- 非线性建模：能够拟合非线性关系，解决传统线性模型无法处理的问题
- 自适应性：通过训练数据自动调整参数，实现模型优化
📌 通过 神经网络基础教程 可深入了解训练过程与优化算法
🔹 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：通过激活函数处理信息，提取特征
- 输出层：生成最终结果（如分类标签、预测值）
- 权重与偏置：连接节点的参数，决定信息传递强度
📈 应用场景
- 图像识别：如人脸识别、物体检测（🤖）
- 自然语言处理：如情感分析、机器翻译（📖）
- 时间序列预测：如股票趋势分析、天气预测（📉）
- 生成模型：如图像生成、文本创作（🎨）
🚀 学习建议
- 推荐从 神经网络基础 开始学习
- 实践项目可尝试 MNIST手写数字识别
- 深入理解反向传播算法（Backpropagation）