深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络来学习数据中的复杂模式。神经网络是深度学习的基础，以下是关于神经网络的一些基础教程。

基础概念

  1. 神经元：神经网络的基本单元，类似于人脑中的神经元。
  2. 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
  3. 激活函数：用于引入非线性因素，使神经网络能够学习复杂模式。

常见神经网络

  1. 感知机：最简单的神经网络，用于二分类问题。
  2. 多层感知机：感知机的扩展，可以处理更复杂的问题。
  3. 卷积神经网络（CNN）：特别适用于图像识别和计算机视觉任务。
  4. 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等。

实践教程

Python 实现神经网络

以下是一个简单的神经网络实现示例：

import numpy as np

# 神经网络类
class NeuralNetwork:
    def __init__(self):
        # 初始化权重和偏置
        self.weights = np.random.randn(3, 1)
        self.bias = np.random.randn(1)

    def predict(self, x):
        # 前向传播
        return np.dot(x, self.weights) + self.bias

# 测试
nn = NeuralNetwork()
print(nn.predict([1, 2, 3]))

在线教程

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神经网络结构图