神经网络基础知识
神经网络是机器学习领域中一个重要的分支，它模仿了人脑神经元的工作原理。以下是一些神经网络的基础概念：
神经元
- 神经元是神经网络的基本单位，类似于人脑中的神经元。
- 每个神经元可以接收来自其他神经元的输入，并产生一个输出。
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。
- 输入层接收原始数据，隐藏层对数据进行处理，输出层产生最终结果。
激活函数
- 激活函数用于引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的模式。
- 常用的激活函数包括ReLU、Sigmoid和Tanh。
神经网络结构图
训练过程
- 神经网络的训练过程涉及调整网络中权重和偏置的值。
- 通过反向传播算法，神经网络可以不断优化其参数，以减少预测误差。
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