神经网络是人工智能领域的重要技术，模仿人脑处理信息的方式，通过多层节点构建复杂模型。以下是核心知识点：
1. 基本概念
神经网络由神经元（节点）和连接权重组成，分为输入层、隐藏层和输出层。
- 📌 输入层接收原始数据
- 📌 隐藏层进行特征提取（可多层）
- 📌 输出层生成预测结果
2. 主要类型
| 类型 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 全连接网络（FNN） | 每层节点全互连 | 数据分类、回归 |
| 卷积网络（CNN） | 使用卷积核提取局部特征 | 图像识别、视频分析 |
| 循环网络（RNN） | 支持序列数据处理 | 语音识别、文本生成 |
| Transformer | 基于自注意力机制 | 自然语言处理、机器翻译 |
3. 学习资源
4. 发展趋势
✅ 高效性：轻量化模型（如MobileNet）适应移动端
✅ 可解释性：可视化工具帮助理解决策过程
✅ 多模态融合：结合文本、图像、语音等多类型数据
如需进一步了解神经网络的数学原理，可点击数学基础详解深入学习。