神经网络指南

神经网络是深度学习领域中最重要的工具之一。本指南旨在为您提供一个关于神经网络的基础知识。

神经网络简介

神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型。它由许多相互连接的“神经元”组成，可以用于执行各种复杂的任务。

神经元

神经元是神经网络的基本单元。每个神经元都接收来自其他神经元的输入，然后产生一个输出。

• 输入层：接收外部数据。
• 隐藏层：处理输入数据并提取特征。
• 输出层：生成最终结果。

神经网络类型

神经网络有多种类型，包括：

• 前馈神经网络（FFNN）
• 卷积神经网络（CNN）
• 循环神经网络（RNN）
• 生成对抗网络（GAN）

应用

神经网络在许多领域都有广泛的应用，例如：

• 图像识别
• 自然语言处理
• 医疗诊断
• 股票市场预测

扩展阅读

如果您想了解更多关于神经网络的信息，可以阅读以下文章：

• 深度学习入门

神经网络示意图