神经网络是机器学习领域的重要技术，模仿生物神经元的工作方式，通过层次化结构处理复杂数据。以下是核心概念解析：
1. 基本组成
- 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
- 输出层：生成最终预测结果
- 权重与偏置：调节神经元间连接强度的参数
2. 核心工作机制
- 前向传播：数据从输入层逐层传递至输出层
- 激活函数：引入非线性能力（如Sigmoid/ReLU）
- 损失函数：衡量预测结果与真实值的误差
- 反向传播：通过梯度下降优化参数
3. 常见类型
- 全连接网络（FCN）
- 卷积神经网络（CNN）
- 循环神经网络（RNN）
- 自编码器（Autoencoder）
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4. 应用场景
- 图像识别（如手写数字分类）
- 自然语言处理（如情感分析）
- 时间序列预测（如股票趋势分析）
- 强化学习（如游戏策略训练）
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