神经网络是深度学习中最重要的概念之一。它模仿了人脑的神经元结构，用于处理和分析复杂的数据。下面是一些关于神经网络的基本概念和教程。
神经网络基础
神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，这些神经元通过权重相互连接。
神经元结构
每个神经元都有以下组成部分：
- 输入：输入层传递数据给神经元。
- 权重：表示神经元之间的连接强度。
- 激活函数：决定神经元是否激活。
激活函数
激活函数是神经网络的核心部分，它决定了神经元的输出。常见的激活函数有：
- Sigmoid
- ReLU
- Tanh
神经网络应用
神经网络在许多领域都有广泛的应用，包括：
- 图像识别
- 自然语言处理
- 游戏
- 金融分析
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