神经网络是人工智能领域的核心概念，模拟人脑处理信息的方式，广泛应用于图像识别、自然语言处理和数据分析等领域。以下是关键知识点：
1. 基本概念
- 结构：由输入层、隐藏层和输出层构成，神经元通过权重连接
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid和Tanh，决定神经元输出
- 训练过程：通过反向传播算法调整参数，最小化损失函数
2. 应用场景
- 计算机视觉：CNN用于图像分类和目标检测
- 自然语言处理：RNN和Transformer处理文本数据
- 强化学习：DQN等算法实现智能决策
3. 学习资源
如需了解神经网络在具体领域的应用，可点击 深度学习应用案例 进一步学习。