🎉 深度学习基础：神经网络核心概念
什么是神经网络？
神经网络（Neural Network）是模仿生物神经系统结构的计算模型，由神经元（Neuron）通过连接权重（Weights）相互关联组成。其核心思想是通过多层非线性变换实现复杂模式的识别与学习。
神经网络组成要素
- 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（如ReLU、Sigmoid）进行特征提取
- 输出层：生成最终预测结果（如分类标签、回归值）
- 权重与偏置：决定神经元间连接强度的关键参数
- 损失函数：衡量预测结果与真实值的误差（如交叉熵、MSE）
神经网络类型
| 类型 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 全连接网络 | 每个神经元与前一层所有神经元相连 | 基础分类任务 |
| 卷积网络 | 使用卷积核提取局部特征 | 图像识别、视频分析 |
| 循环网络 | 具备时序处理能力 | 自然语言处理、时间序列预测 |
神经网络训练流程
- 初始化权重（通常使用随机值）
- 前向传播计算输出
- 计算损失函数值
- 反向传播更新权重（通过梯度下降）
- 重复迭代直至收敛
拓展学习
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