简介
神经网络是人工智能的核心技术之一，灵感来源于人脑神经元的结构与功能。它通过多层次的节点网络学习数据特征，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
想深入了解神经网络的进阶知识？👉 点击这里 查看不同类型的神经网络解析！
核心概念
1. 神经元与连接
- 神经元（Neuron）：网络的基本单元，接收输入信号并通过激活函数生成输出
- 权重（Weight）：连接不同神经元的参数，决定输入信号的重要性
- 偏置（Bias）：调节神经元激活阈值的额外参数
2. 激活函数
常见的激活函数包括：
- Sigmoid：输出范围在0-1之间，常用于二分类问题
- ReLU：修正线性单元，解决梯度消失问题
- Tanh：双曲正切函数，输出范围在-1到1之间
3. 网络结构
- 输入层：接收原始数据
- 隐藏层：进行特征提取与抽象（可多层）
- 输出层：生成最终预测结果
学习步骤
- 理解线性代数基础（矩阵运算、向量空间）
- 掌握梯度下降与反向传播算法
- 实践搭建简单全连接网络
- 探索优化器与损失函数的选择
相关资源
🧠 神经网络的学习如同搭建积木，从基础开始逐步构建复杂模型！