神经网络是机器学习中最核心的概念之一，它模拟了人脑的神经元结构，通过学习数据来提取特征和进行预测。以下是神经网络的一些基本概念：
神经元
神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过激活函数处理后输出信号。每个神经元通常包含以下部分：
- 输入层：接收外部输入信号。
- 隐藏层：对输入信号进行处理，提取特征。
- 输出层：输出最终结果。
激活函数
激活函数是神经元中用于决定是否激活的关键部分，常见的激活函数有：
- Sigmoid函数：输出值在0到1之间，用于二分类问题。
- ReLU函数：输出值大于0时为输入值，否则为0，用于非线性变换。
- Tanh函数：输出值在-1到1之间，类似于Sigmoid函数，但输出范围更广。
权重和偏置
权重和偏置是神经网络中用于调整输入信号的重要参数。权重用于决定不同输入信号对输出结果的影响程度，偏置用于调整输出结果的基准值。
学习算法
神经网络的学习算法主要有以下几种：
- 反向传播算法：通过计算输出结果与真实值的误差，反向传播误差到每个神经元，并调整权重和偏置。
- 梯度下降算法：通过计算梯度来调整权重和偏置，使误差最小化。
应用场景
神经网络在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 语音识别
- 图像识别
- 自然语言处理
- 医疗诊断
神经网络结构图