神经网络是深度学习的基础，它模仿人脑的工作方式，通过调整连接权重来学习和识别数据中的模式。
神经网络基础
神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每层由多个神经元组成，每个神经元都与其他神经元相连。
- 输入层：接收原始数据。
- 隐藏层：对数据进行处理和特征提取。
- 输出层：生成最终结果。
神经网络类型
神经网络有多种类型，包括：
- 前馈神经网络：数据从输入层流向输出层，不返回。
- 卷积神经网络：用于图像识别，能够自动学习图像特征。
- 循环神经网络：用于序列数据处理，如语言建模和时间序列预测。
实践与学习
为了更好地理解神经网络，您可以访问本站的深度学习实践教程。
图片展示
神经网络的结构可以用以下图片来展示：
神经网络的学习和训练是一个复杂的过程，需要不断调整和优化。希望这篇教程能帮助您对神经网络有一个初步的了解。