神经网络是深度学习的基础，它们模仿人脑的神经元结构，通过多层节点进行数据处理和特征提取。

神经网络结构

神经网络主要由以下几个部分组成：

  • 输入层：接收输入数据。
  • 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
  • 输出层：输出最终结果。

神经网络结构

常见神经网络类型

  • 感知机：简单的二分类模型。
  • 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别。
  • 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据处理，如自然语言处理。
  • 生成对抗网络（GAN）：用于生成数据。

卷积神经网络

应用案例

神经网络在各个领域都有广泛的应用，例如：

  • 图像识别：如人脸识别、物体检测。
  • 自然语言处理：如机器翻译、情感分析。
  • 医疗诊断：如癌症检测、疾病预测。

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医疗诊断应用