神经网络是人工智能领域的重要技术，灵感来源于人类大脑的生物结构。通过模拟神经元之间的连接方式，它能够学习复杂模式并解决各种问题。
基础概念
- 核心组成：输入层、隐藏层、输出层（如图展示）
- 工作原理：
- 数据通过输入层传递
- 权重和偏置进行非线性变换
- 激活函数生成输出信号
- 关键特性：
✅ 自动特征提取
✅ 非线性建模能力
✅ 可扩展性（如图展示）
应用场景
- 图像识别（如人脸识别系统）
- 自然语言处理（如机器翻译）
- 时序预测（如股票价格分析）
- 强化学习（如游戏AI策略）
学习资源
📌 提示：神经网络的学习效果与数据质量密切相关，建议从简单模型开始实践