神经网络是人工智能领域的一个重要分支，它模拟人脑的神经元结构，通过学习数据来提取特征和进行预测。以下是一些神经网络基础知识：
1. 神经元
神经元是神经网络的基本组成单元，它类似于人脑中的神经元。每个神经元都有输入和输出，通过权重和偏置来调整输入信号。
2. 权重和偏置
权重和偏置是神经网络中的关键参数，它们决定了输入信号如何被转换成输出信号。权重表示输入信号对输出信号的影响程度，而偏置则是一个固定的偏移量。
3. 激活函数
激活函数用于将线性组合的输入转换为输出。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh等。
4. 网络结构
神经网络的结构可以分为输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入，隐藏层负责特征提取，输出层则生成最终的预测结果。
5. 训练过程
神经网络通过训练过程来学习数据。训练过程中，神经网络会不断调整权重和偏置，使得输出结果与真实值尽可能接近。
扩展阅读
更多关于神经网络的知识，可以参考以下链接：
神经网络结构图
注意：以上内容仅供参考，具体实现和应用可能因项目需求而有所不同。