神经网络是模仿人脑神经元连接方式的计算模型，它通过学习大量的数据来提取特征和模式。以下是关于神经网络的一些基本概念和介绍。
神经网络基础
- 神经元：神经网络的基本单元，类似于人脑中的神经元。
- 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 权重：连接神经元的参数，用于调整信号传递的强度。
神经网络类型
- 前馈神经网络：信号只从前向后传播。
- 卷积神经网络：用于图像识别和处理。
- 循环神经网络：用于处理序列数据。
应用场景
神经网络在以下领域有着广泛的应用：
- 图像识别：如人脸识别、物体识别等。
- 自然语言处理：如机器翻译、情感分析等。
- 推荐系统：如电影推荐、商品推荐等。
扩展阅读
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神经网络结构图