神经网络是深度学习的核心组件，模仿人脑处理信息的方式。以下是关键知识点：
基本概念
- 定义：由多层神经元构成的计算模型，通过学习数据特征进行预测
- 核心要素：
- 输入层（接收原始数据）
- 隐藏层（提取特征）
- 输出层（生成结果）
- 激活函数（如ReLU、Sigmoid）
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结构组成
🧩 神经网络由以下部分构成：
- 权重矩阵（决定输入与输出的关系）
- 偏置项（调整输出的基准值）
- 传播过程（前向传播与反向传播）
- 损失函数（衡量预测误差）
应用场景
🚀 常见应用领域：
- 图像识别（如CNN）
- 自然语言处理（如RNN、Transformer）
- 游戏AI（如AlphaGo）
- 金融预测（时间序列分析）
扩展学习
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