深度学习基础：神经网络层（Neural Network Layer）

🧠 神经网络层简介

神经网络层是构建深度学习模型的核心组件，通常由神经元和权重参数组成。每一层负责对输入数据进行特定的线性变换和非线性操作，从而提取特征或完成任务。

🔧 常见神经网络层类型

以下是一些基础的神经网络层类型，适合初学者理解：

1. 全连接层（Dense Layer）

   • 每个神经元与前一层的所有神经元相连
   • 使用公式：$ y = f(Wx + b) $，其中 $ f $ 是激活函数
   • 📌 点击了解全连接层的实现细节

2. 卷积层（Convolutional Layer）

   • 通过卷积核提取局部特征
   • 常用于图像处理任务（如CNN）
   • 📌 扩展阅读：卷积层原理

3. 激活函数层（Activation Layer）

   • 常见函数：ReLU、Sigmoid、Tanh
   • 作用：引入非线性，增强模型表达能力
   • 📌 更多激活函数对比

4. 池化层（Pooling Layer）

   • 降低数据维度，保留重要特征
   • 常用操作：最大池化（Max Pooling）、平均池化（Avg Pooling）

📚 学习资源推荐

• 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》
• 神经网络层可视化工具
• 动手实现一个全连接层

🧪 实战建议

1. 从简单模型开始，例如MNIST手写数字识别
2. 使用TensorFlow/Keras或PyTorch框架实践不同层的组合
3. 通过可视化工具观察层的输出变化（如神经网络层可视化）