神经网络结构简介 🧠
神经网络由多层节点组成，核心结构包括：
输入层 📺
- 接收原始数据（如图像像素、文本向量）
- 图片：输入层_结构
- 示例：
Input Layer通常与数据维度一致
隐藏层 🔍
- 通过非线性变换提取特征
- 图片：隐藏层_详解
- 可选多个隐藏层，深度决定模型复杂度
输出层 📈
- 生成最终预测结果（如分类标签、回归值）
- 图片：输出层_功能
- 数量取决于任务类型（如分类需与类别数一致）
🔗 想了解如何构建神经网络？访问 /neural_network_tutorial 查看实战教程！
📊 神经网络结构图示 可直观展示各层连接关系