神经网络是深度学习中的核心概念，它们模仿了人脑的神经元结构，用于处理和解释数据。以下是一些神经网络基础概念的介绍。
神经网络结构
神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 输入层：接收输入数据。
- 隐藏层：处理输入数据，并通过权重进行计算。
- 输出层：输出最终结果。
激活函数
激活函数用于引入非线性因素，使神经网络能够学习复杂的模式。
- 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。
优化算法
优化算法用于调整神经网络的权重，以最小化预测误差。
- 随机梯度下降（SGD）：通过随机选择样本来更新权重。
- Adam：结合了SGD和Momentum的优点。
实践案例
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总结
神经网络是深度学习中的基础，通过学习这些基本概念，您可以更好地理解深度学习算法的工作原理。
神经网络激活函数图