神经网络是深度学习领域的基础，它模仿了人脑神经元的工作原理。下面是一些神经网络的基本概念：

  • 神经元：神经网络的基本构建块，负责接收输入、处理数据和产生输出。
  • 层次结构：神经网络通常由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
  • 激活函数：用于将神经元的线性组合转换为非线性输出，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。

神经网络结构图

神经网络类型

神经网络有多种类型，以下是一些常见的：

  • 感知机：简单的二分类模型。
  • 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别任务。
  • 循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据，如文本和语音。

卷积神经网络示例

深度学习资源

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