神经网络基础 🧠

神经网络是深度学习的核心组件，模拟人脑处理信息的方式。以下为关键知识点：

1. 基本结构

• 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本向量）
• 隐藏层：通过激活函数处理特征，可多层叠加
• 输出层：生成最终结果（如分类标签、预测值）
• ⚠️ 每层神经元通过权重和偏置连接，形成复杂的非线性映射

2. 常见类型

• 全连接网络（Fully Connected Network）
• 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）
• 循环神经网络（Recurrent Neural Network）
• 自编码器（Autoencoder）
• 生成对抗网络（Generative Adversarial Network）

3. 应用场景

• 图像识别：CNN详解
• 自然语言处理：RNN与Transformer
• 语音合成：GAN实战
• 推荐系统：深度学习模型

4. 学习资源

• 深度学习基础
• 激活函数指南
• 优化算法解析
• 实战案例库

📌 建议从深度学习基础开始，逐步深入神经网络原理与实现。