神经网络是深度学习的基础，它模仿人脑的工作方式，通过大量的神经元进行数据处理。以下是一些神经网络的基本概念和教程。
神经网络基础
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、处理数据并产生输出。
- 层次结构：神经网络通常由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于决定神经元是否激活的函数，常见的有Sigmoid、ReLU等。
神经网络类型
- 前馈神经网络：数据从前向后流动，不形成循环。
- 卷积神经网络：常用于图像识别，具有局部感知和权值共享的特点。
- 循环神经网络：用于处理序列数据，具有记忆功能。
实践教程
想要了解更多关于神经网络的知识，可以参考以下教程：
图像展示
下面是一个神经网络的示意图：
希望这些内容能够帮助您更好地理解神经网络。如果您有其他问题，欢迎在评论区留言。