什么是神经网络？
神经网络（Neural Network）是模仿人脑处理信息机制的计算模型，由大量人工神经元（神经节点）组成，通过分层结构学习数据特征。其核心思想是模拟生物神经元的连接方式，实现复杂模式识别。
📌 核心要素
- 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本向量）
- 隐藏层：通过非线性变换提取特征（可包含多个层）
- 输出层：生成最终预测结果（如分类标签、回归值）
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid、Tanh（决定神经元输出特性）
- 权重与偏置：连接参数，通过训练不断优化
🌐 神经网络结构示例
该图展示了一个典型的三层全连接神经网络，包含输入层、隐藏层和输出层。点击此处查看结构详解
📊 训练过程解析
- 前向传播：数据从输入层逐层传递到输出层
- 损失计算：通过损失函数（如交叉熵、均方误差）评估预测误差
- 反向传播：利用梯度下降法反向调整权重
- 迭代优化：重复上述过程直至模型收敛
损失函数随训练轮次的变化趋势，理想情况下应逐渐降低。了解更多训练技巧
💡 典型应用场景
- 图像识别（如手写数字识别）
- 自然语言处理（如情感分析）
- 时间序列预测（如股票价格预测）
- 游戏AI（如AlphaGo的策略网络）
神经网络已在多个领域实现突破，探索更多应用案例