神经网络基础教程 🧠

简介

神经网络是深度学习的核心组成部分，模仿人脑处理信息的方式。本教程将带你从零开始理解神经网络的基本原理与实现方法。

核心概念

• 神经元：网络的基本单元，接收输入、加权求和并应用激活函数
• 层结构：包含输入层、隐藏层和输出层，隐藏层决定模型复杂度
• 权重与偏置：通过反向传播算法不断调整以优化模型性能
• 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元的输出非线性特性

实现步骤（以Python为例）

1. 导入必要的库

   import tensorflow as tf
   

2. 构建模型

   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
       tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
   ])
   

3. 编译与训练

   model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
   model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
   

应用案例

• 图像识别：使用CNN处理MNIST数据集
• 自然语言处理：通过RNN进行文本分类
• 时间序列预测：用LSTM模型分析股票数据

扩展阅读

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