🧠 神经网络是什么？

神经网络是模仿人脑处理信息的计算模型，由神经元（节点）和连接层（边）组成。它广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

📌 核心概念

  • 输入层：接收原始数据（如像素值）
  • 隐藏层：通过激活函数处理特征
  • 输出层：生成最终预测结果
  • 反向传播：通过误差调整网络权重

📘 学习资源推荐

  1. 神经网络基础原理
  2. Python实现简单网络
  3. 深度学习应用案例

🧪 实践项目建议

  • 使用MNIST数据集训练手写数字识别模型
  • 构建简单的文本分类器
  • 尝试用Keras实现CNN图像分类

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神经网络结构
深度学习应用
TensorFlow实践

📚 扩展阅读

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