欢迎来到神经网络学习之路！以下是入门必备的核心知识：

1. 神经网络基本概念

  • 神经元：模拟生物神经元的计算单元，通过加权求和与激活函数处理输入
  • 层结构：包含输入层、隐藏层、输出层，如 神经网络结构图
  • 权重与偏置：调节神经元对输入的响应强度，是模型训练的核心参数

2. 核心算法原理

  • 反向传播：通过梯度下降优化参数，公式为 ⏮️ $ \frac{\partial L}{\partial w} = \frac{\partial L}{\partial y} \cdot \frac{\partial y}{\partial w} $
  • 激活函数：常用函数包括
    • Sigmoid（sigmoid）
    • ReLU（relu）
    • Tanh（tanh）
    • 激活函数对比

3. 开发工具推荐

  • Python（推荐使用 PyTorch 或 TensorFlow）
  • Jupyter Notebook（实时可视化训练过程）
  • Python环境配置

4. 学习路径建议

📌 小贴士：理解线性代数与概率论是掌握神经网络的基石，建议同步学习 数学基础！