神经网络是深度学习中的核心概念，它模拟了人脑神经元的工作方式，通过层层传递信息来学习和处理数据。
神经网络简介
神经网络由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分数据，然后将结果传递给下一个神经元。这种层次化的结构使得神经网络能够学习到复杂的数据模式。
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产生输出信号。
激活函数
激活函数用于将神经元的线性组合转换为非线性输出，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
神经网络类型
神经网络可以分为多种类型，以下是几种常见的神经网络：
- 前馈神经网络：数据从前向后传播，没有循环。
- 循环神经网络：具有循环连接，能够处理序列数据。
- 卷积神经网络：擅长处理图像、视频等数据。
神经网络应用
神经网络在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：识别图片中的物体、场景等。
- 自然语言处理：翻译、语音识别等。
- 医疗诊断：辅助诊断疾病。
深度学习平台
学习神经网络，您需要使用一些深度学习平台，以下是一些流行的平台：
- TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架。
- PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习库。
- Keras：基于Theano和TensorFlow的高级神经网络API。
