什么是神经网络？
神经网络是受生物神经系统启发的计算模型，由人工神经元（节点）组成，通过分层结构处理数据。其核心思想是模拟人脑的学习能力，用于模式识别、预测分析等任务。
神经网络的主要类型
全连接网络（Dense Net）
每一层的神经元与前一层所有神经元相连，适合结构化数据处理卷积神经网络（CNN）
通过卷积核提取局部特征，广泛应用于图像识别循环神经网络（RNN）
支持序列数据处理，如自然语言和时间序列分析
训练神经网络的关键步骤
数据预处理
归一化、标准化、数据增强等操作确保输入质量
👉 查看数据预处理教程激活函数选择
常用函数包括ReLU、Sigmoid、Tanh等，影响模型非线性拟合能力优化器配置
SGD、Adam、RMSprop等算法决定参数更新效率正则化技术
Dropout、Batch Normalization防止过拟合现象
实际应用场景
- 图像分类（如MNIST手写数字识别）
- 自然语言处理（情感分析、机器翻译）
- 强化学习（游戏AI策略制定）
- 时序预测（股票价格分析、天气预测）
扩展学习资源
如需深入了解神经网络的数学原理，可参考：
👉 神经网络数学基础
该链接包含梯度下降、反向传播等核心算法的推导过程。
小贴士
🧠 记住：神经网络性能依赖于数据质量和架构设计
⚡ 提示：使用TensorBoard可直观监控训练过程
🔗 建议：尝试PyTorch或TensorFlow框架进行实践