神经网络基础教程

神经网络是数据科学领域的一个重要分支，它模拟人脑神经元的工作原理，用于处理和识别复杂的数据模式。以下是一些神经网络基础知识的简要介绍。

神经网络组成

神经网络主要由以下几部分组成：

输入层：接收输入数据。
隐藏层：进行数据处理和特征提取。
输出层：输出最终结果。

常见神经网络类型

感知机：简单的二分类模型。
多层感知机（MLP）：包含多个隐藏层的神经网络。
卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别。
循环神经网络（RNN）：处理序列数据。

实践案例

以下是一个简单的神经网络实现案例：

import numpy as np

# 创建输入数据
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])

# 创建输出数据
y = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# 创建权重
w = np.random.randn(2, 1)

# 训练神经网络
for _ in range(10000):
    # 前向传播
    z = np.dot(X, w)
    y_pred = 1 / (1 + np.exp(-z))
    
    # 反向传播
    error = y - y_pred
    dW = np.dot(X.T, error)
    
    # 更新权重
    w += dW

# 输出权重
print("权重：", w)

扩展阅读

想要深入了解神经网络，可以阅读以下文章：

图片展示

神经网络结构