神经网络简介
神经网络（Neural Network）是机器学习领域中的一种重要模型，它模仿人脑的神经元结构和功能，通过学习和适应数据来完成任务。
基本概念
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入信号、计算输出和传递到下一个神经元。
- 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 权重和偏置：神经元之间的连接权重和偏置用于调整输入信号的影响。
- 激活函数：用于决定神经元是否激活，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
应用领域
神经网络在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：如人脸识别、物体检测等。
- 自然语言处理：如机器翻译、文本分类等。
- 推荐系统：如电影推荐、商品推荐等。
扩展阅读
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Neural Network