深度学习论坛 - 神经网络专题

神经网络是深度学习领域的基础，它模仿人脑神经元的工作原理，通过学习大量数据来提取特征和模式。以下是一些关于神经网络的关键概念和资源。

神经网络基础

• 神经元结构：神经网络由大量的神经元组成，每个神经元负责处理一部分数据。
• 激活函数：激活函数用于决定神经元是否“激活”，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
• 损失函数：损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异，常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵等。

神经网络类型

• 前馈神经网络：是最简单的神经网络结构，数据从输入层流向输出层，不反向传播。
• 卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别等任务，能够自动提取图像特征。
• 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据处理，如语言模型、时间序列预测等。

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• 神经网络教程

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神经元结构

卷积神经网络

循环神经网络

希望这些信息能帮助您更好地理解神经网络。如果您对某个特定方面感兴趣，欢迎访问我们的神经网络教程进行深入学习。