神经网络是深度学习的基础，它模仿了人脑的神经元结构，通过多层节点进行数据处理和特征提取。以下是一些神经网络基础知识：
1. 神经元
神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过激活函数处理后输出结果。
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复杂的模式。常见的激活函数有：
- Sigmoid
- ReLU
- Tanh
3. 层
神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每层包含多个神经元。
4. 前向传播
在前向传播过程中，输入数据从输入层经过隐藏层，最终到达输出层。
5. 反向传播
反向传播是神经网络训练的核心，通过计算损失函数，调整权重和偏置，使模型不断优化。
6. 损失函数
损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异，常见的损失函数有：
- 交叉熵损失
- 均方误差
扩展阅读
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总结
神经网络是深度学习的基础，掌握神经网络基础知识对于学习深度学习至关重要。希望本文能帮助您更好地理解神经网络。