神经网络是深度学习的核心技术之一，模拟人脑处理信息的方式，通过分层结构学习数据的复杂模式。以下是关键知识点：

1. 基本概念

  • 结构组成：输入层 → 隐藏层 → 输出层（如：Input_Layer）
  • 核心单元：神经元（Neuron）通过权重和激活函数进行计算（如：Neuron_Unit）
  • 训练目标：最小化损失函数，优化模型参数（如：Loss_Function）
Neural Network Structure

2. 常见类型

  • 📌 前馈神经网络（Feedforward Network）
  • 📌 循环神经网络（Recurrent Network）
  • 📌 卷积神经网络（Convolutional Network）
  • 📌 自编码器（Autoencoder）
Feedforward Network

3. 应用场景

  • 📊 图像识别（如：Image_Recognition）
  • 🗣️ 自然语言处理（如：Natural_Language_Processing）
  • 📈 时间序列预测（如：Time_Series_Prediction）
  • 🧠 生成对抗网络（GANs）创作（如：GANs_Creation）

4. 学习资源

Convolutional Network

如需进一步探索神经网络的数学原理，可访问 /deep-learning/nn-math 获取详细推导。