神经网络基础

神经网络是机器学习领域中一个重要的分支，它模仿人脑的神经元结构，通过学习数据来提取特征和模式。以下是一些神经网络基础概念：

神经元

神经元是神经网络的基本组成单元，它接收输入信号，通过权重和偏置进行加权求和，然后通过激活函数输出结果。

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。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh等。

神经网络的结构可以分为输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，隐藏层进行特征提取，输出层输出最终结果。

神经网络的训练过程是通过反向传播算法来实现的。该算法通过计算损失函数的梯度，不断调整网络的权重和偏置，使得网络能够更好地拟合数据。

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