在这个教程中，我们将探讨神经网络的基础概念。神经网络是机器学习中一个非常重要的工具，它模仿了人脑的工作方式，通过调整连接权重来学习数据。
什么是神经网络？
神经网络由许多相互连接的神经元组成，每个神经元都负责处理一部分数据，并将结果传递给其他神经元。这种结构使得神经网络能够处理复杂的非线性关系。
神经元的工作原理
每个神经元接收来自其他神经元的输入，然后通过激活函数计算输出。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh等。
Sigmoid函数
Sigmoid函数将输入压缩到0和1之间，常用于二分类问题。
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + math.exp(-x))
ReLU函数
ReLU函数将输入大于0的部分设置为1，小于等于0的部分设置为0，常用于深层神经网络。
def relu(x):
return max(0, x)
神经网络结构
神经网络的结构通常由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收原始数据，隐藏层负责特征提取，输出层负责生成预测结果。
示例
以下是一个简单的神经网络结构：
- 输入层：2个神经元
- 隐藏层：3个神经元
- 输出层：1个神经元
神经网络结构
学习资源
想要了解更多关于神经网络的知识，可以参考以下资源：