欢迎来到神经网络教程的初学者指南部分！在这里，我们将带你入门神经网络的基础知识。
神经网络简介
神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型，它由许多相互连接的神经元组成。这些神经元通过学习输入数据之间的关系来提取特征和进行预测。
神经网络基础
神经元
神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过激活函数处理后输出结果。
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。
权重和偏置
权重和偏置是神经网络中的参数，它们通过学习过程进行调整，以优化模型的性能。
实践案例
1. 线性回归
线性回归是神经网络的一个简单应用，用于预测连续值。
2. 逻辑回归
逻辑回归是线性回归的变种，用于预测离散值，如分类任务。
3. 卷积神经网络
卷积神经网络（CNN）在图像识别和计算机视觉领域有着广泛的应用。
扩展阅读
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神经网络结构图
总结
通过本指南，你应对神经网络有了初步的了解。希望你能继续学习，探索更深入的神经网络知识。