神经网络是机器学习领域中一种重要的算法，它模仿人脑神经元的工作原理，通过调整神经元之间的连接权重来学习和处理数据。
神经网络结构
神经网络通常由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 输入层：接收原始数据。
- 隐藏层：对数据进行处理，提取特征。
- 输出层：输出预测结果。
激活函数
激活函数是神经网络中用于引入非线性特性的函数，常见的激活函数有：
- Sigmoid：输出值在0到1之间。
- ReLU：输出值在0到正无穷之间。
- Tanh：输出值在-1到1之间。
训练过程
神经网络训练过程主要包括以下步骤：
- 初始化权重：随机初始化神经元之间的连接权重。
- 前向传播：将输入数据通过神经网络进行计算，得到输出结果。
- 计算损失：比较输出结果与真实值之间的差距，计算损失函数。
- 反向传播：根据损失函数，调整神经元之间的连接权重。
- 重复步骤2-4：不断迭代，直到满足停止条件。
参考资料
想了解更多关于神经网络的资料，可以访问神经网络教程。
神经网络示意图