欢迎学习神经网络的核心概念！本教程将带你从零开始构建第一个神经网络模型，适合初学者快速入门。
📌 提示：点击 这里 可查看更深入的神经网络优化方法。

📌 1. 神经网络基础概念

神经网络由神经元（Neuron）和层（Layer）构成，模仿人脑处理信息的方式。

  • 输入层：接收原始数据
  • 隐藏层：通过激活函数进行非线性变换
  • 输出层：生成最终结果
神经网络结构

📌 2. 快速上手示例

使用 Python 和 TensorFlow/Keras 构建一个简单的全连接网络： 

import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(8,)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

🧠 关键点：

  • 激活函数如 relu 决定网络的非线性能力
  • 通过 这里 可深入学习不同激活函数的特性

📌 3. 实战项目建议

尝试以下经典任务来巩固知识：

  1. 手写数字识别（MNIST 数据集）
  2. 逻辑回归（二分类问题）
  3. 多层感知机（MLP）用于回归任务
多层感知机

📌 4. 常见问题解答

❓ Q1: 神经网络训练时如何避免过拟合？

  • A1: 使用正则化（如 Dropout）、数据增强或早停法（Early Stopping）

❓ Q2: 如何选择合适的激活函数？

  • A2: 根据任务类型选择，例如 sigmoid 适合二分类，tanh 适合需要负值输出的场景

📌 5. 进阶学习路径

完成基础后，可探索：

优化算法

祝你学习顺利！🎉 如需更多资源，请访问 Jupyter Notebook 官方文档。