什么是神经网络？
神经网络是受生物神经系统启发的计算模型，由多层节点（神经元）组成，通过反向传播算法不断优化参数。其核心结构包含：
- 输入层：接收原始数据（如像素值）
- 隐藏层：处理特征提取（如卷积核操作）
- 输出层：生成最终结果（如分类标签）
📘 扩展阅读：点击了解神经网络基础原理
图像识别应用场景
通过深度学习技术，神经网络可实现：
- 物体检测：识别图片中的特定目标（如人脸、车辆）
- 图像分类：判断图片所属类别（如猫/狗/汽车）
- 风格迁移：将艺术风格应用于新图像
神经网络 结构
学习资源推荐
- MNIST手写数字识别实战 - 入门级项目示例
- 卷积神经网络详解 - 图像处理专用网络结构
- TensorFlow官方教程 - 框架实践指南
实践建议
- 从简单模型开始（如LeNet）
- 使用预训练模型加速开发（如ResNet）
- 可视化训练过程（如损失曲线分析）
图像识别 示例