神经网络是机器学习中的一个核心概念，它模拟人脑的神经网络结构，通过学习数据来提取特征和进行预测。以下是神经网络的基本介绍和一些关键点。
基本概念
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、计算和输出。
- 层：神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
- 权重和偏置：神经网络通过调整权重和偏置来学习数据。
激活函数
激活函数为神经网络提供非线性，以下是一些常见的激活函数：
- Sigmoid
- ReLU
- Tanh
学习算法
- 梯度下降：最常用的优化算法，通过迭代优化模型的权重。
- Adam：一种自适应学习率的优化算法。
实践应用
神经网络在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域有广泛的应用。
资源链接
神经网络结构
神经网络是一个复杂但强大的工具，通过不断学习和优化，可以帮助我们解决许多实际问题。