神经网络是机器学习领域中一个非常重要的部分，它模拟人脑的神经元结构，用于处理和分析复杂的数据。以下是神经网络的一些基本概念和原理。
1. 神经网络组成
神经网络主要由以下几部分组成：
- 输入层：接收外部输入数据。
- 隐藏层：对输入数据进行初步处理。
- 输出层：输出最终的结果。
2. 激活函数
激活函数用于引入非线性，使神经网络能够学习更复杂的模式。常见的激活函数有：
- Sigmoid
- ReLU
- Tanh
3. 交叉熵损失函数
交叉熵损失函数是神经网络训练中常用的损失函数，用于衡量预测值和真实值之间的差异。
4. 反向传播
反向传播是神经网络训练的核心算法，它通过计算梯度来调整网络的权重和偏置。
5. 扩展阅读
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6. 图片展示
神经网络的示意图如下所示：