神经网络是机器学习领域中最核心的概念之一，它模仿人脑的神经元结构，用于处理复杂的模式和数据进行预测。
神经网络基础
- 神经元模型：神经网络由大量的神经元组成，每个神经元接受输入，处理后产生输出。
- 激活函数：激活函数用于引入非线性因素，使神经网络能够学习复杂的模式。
- 前向传播和反向传播：前向传播是计算输出，反向传播是计算梯度并进行参数更新。
神经网络类型
- 感知机：简单的线性二分类器。
- 多层感知机（MLP）：可以处理非线性问题。
- 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别。
- 循环神经网络（RNN）：处理序列数据。