神经网络是深度学习领域的一个核心概念，它们在图像识别、自然语言处理等领域发挥着重要作用。以下是一些关于神经网络的基本概念和教程。
基础概念
- 神经元结构：神经网络的基本单元是神经元，它由输入层、隐藏层和输出层组成。
- 激活函数：激活函数用于决定神经元是否被激活，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
- 损失函数：损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异，常见的损失函数有均方误差、交叉熵等。
实践教程
想要了解如何构建神经网络，可以参考以下教程：
图像展示
神经网络的结构图如下所示：
希望这些内容能够帮助您更好地理解神经网络。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言讨论。