神经网络是深度学习的基础，它模拟人脑神经元的工作原理，通过大量的数据学习复杂的模式。以下是关于神经网络的基本介绍。
神经网络的结构
神经网络通常由以下几个部分组成：
- 输入层：接收输入数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理。
- 输出层：输出最终结果。
神经元
神经元是神经网络的基本单元，它接收输入，经过激活函数处理后输出。
激活函数
激活函数是神经网络中非常重要的部分，它决定了神经元的输出。常见的激活函数有：
- Sigmoid函数
- ReLU函数
- Tanh函数
神经网络的训练
神经网络的训练过程是通过优化损失函数来完成的。常见的优化算法有：
- 梯度下降法
- Adam优化器
实例：MNIST手写数字识别
MNIST手写数字识别是一个经典的神经网络应用案例。在这个案例中，神经网络通过学习大量的手写数字图片，学会了识别手写数字。
MNIST数据集示例
更多关于MNIST手写数字识别的教程，请访问深度学习教程：MNIST手写数字识别。
总结
神经网络是深度学习的基础，它通过模拟人脑神经元的工作原理，实现了对复杂模式的学习。希望这篇教程能帮助您对神经网络有一个基本的了解。