神经网络是机器学习领域的一个重要分支，它模拟人脑神经元的工作原理，通过学习数据中的特征来进行预测和分类。
神经网络结构
神经网络主要由以下几个部分组成：
- 输入层：接收外部输入的数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
- 输出层：输出最终的结果。
神经元
神经元是神经网络的基本单元，它接收输入，通过激活函数计算输出。
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函数
- ReLU函数
- Tanh函数
训练过程
神经网络的训练过程主要包括以下步骤：
- 前向传播：将输入数据通过神经网络，计算输出。
- 计算损失：计算输出与真实值之间的差异。
- 反向传播：根据损失计算梯度，更新网络参数。
- 迭代优化：重复以上步骤，直到损失足够小。
应用场景
神经网络在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别
- 自然语言处理
- 医疗诊断
- 自动驾驶
神经网络结构图