神经网络是深度学习的核心技术，模拟人脑处理信息的方式，通过多层非线性变换实现复杂模式的识别与学习。以下是关键内容概览：
📚 基础概念
- 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本向量）
- 隐藏层：通过激活函数（ReLU/Sigmoid）提取特征
- 输出层：生成预测结果（分类/回归）
- 训练过程：利用反向传播算法优化权重参数
🧩 主要类型
- 全连接网络（Dense Network）
- 卷积网络（CNN）
- 循环网络（RNN）
- 生成对抗网络（GAN）
🚀 典型应用场景
- 计算机视觉：图像分类、目标检测（点击查看具体案例）
- 自然语言处理：机器翻译、情感分析
- 强化学习：游戏策略优化（如AlphaGo）
- 生成模型：艺术创作、数据合成
📘 学习资源推荐
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通过持续学习与实践，您将掌握构建智能系统的强大工具！🧠💡