神经网络是深度学习领域中最重要的组成部分之一，它模仿了人脑的工作方式，通过学习大量数据来识别模式、分类和生成输出。
神经网络的基本结构
神经网络通常由以下几个部分组成：
- 输入层：接收原始数据。
- 隐藏层：进行特征提取和变换。
- 输出层：生成最终的输出。
常见的神经网络类型
- 全连接神经网络（FCNN）：最基本的神经网络结构。
- 卷积神经网络（CNN）：在图像识别和视频处理等领域应用广泛。
- 循环神经网络（RNN）：擅长处理序列数据，如文本和语音。
神经网络的训练
神经网络的训练过程主要包括以下几个步骤：
- 数据预处理：对输入数据进行标准化和归一化处理。
- 模型构建：选择合适的神经网络结构。
- 损失函数：定义衡量模型性能的指标。
- 优化算法：调整模型参数，最小化损失函数。
扩展阅读
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神经网络示意图