神经网络是深度学习的基础，它模仿人脑神经元的工作原理，用于处理和识别复杂的数据模式。以下是一些神经网络基础知识：
1. 神经元
神经网络由许多神经元组成，每个神经元都接收输入，并产生输出。输入经过权重调整后，通过激活函数转换成输出。
- 权重：控制输入信号对神经元输出的影响程度。
- 激活函数：决定神经元是否激活，例如ReLU、Sigmoid、Tanh等。
2. 层
神经网络通常由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 输入层：接收外部输入数据。
- 隐藏层：处理和转换数据，可以是多层。
- 输出层：产生最终输出。
3. 训练过程
神经网络通过训练过程学习数据模式。训练过程包括：
- 前向传播：将输入数据通过网络，计算输出。
- 损失函数：衡量预测结果与真实值之间的差异。
- 反向传播：根据损失函数调整网络权重。
4. 应用
神经网络在多个领域有广泛应用，如：
- 图像识别
- 自然语言处理
- 推荐系统
扩展阅读
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