神经网络是深度学习中的核心概念之一，它模拟了人脑的神经元结构，用于处理复杂的模式识别任务。以下是一些神经网络的基础概念和项目实践。
神经网络基础
- 神经元结构：神经网络由神经元组成，每个神经元接收来自其他神经元的输入，并产生一个输出。
- 激活函数：激活函数决定了神经元的激活状态，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
- 权重和偏置：权重和偏置是连接神经元的参数，通过学习过程不断调整以优化模型。
神经网络项目实践
以下是一些神经网络项目的实践案例：
- 手写数字识别：使用MNIST数据集，训练一个卷积神经网络来识别手写数字。
- 图像分类：使用CIFAR-10数据集，训练一个神经网络进行图像分类。
- 自然语言处理：使用文本数据，训练一个循环神经网络（RNN）进行文本分类或序列预测。
扩展阅读
想要了解更多关于神经网络的知识，可以参考以下教程：