神经网络是人工智能领域的一个重要分支，它模仿了人脑的神经元结构，用于处理复杂的模式识别和预测问题。本教程将带你从基础开始，逐步深入了解神经网络。
神经网络基础
神经元
神经元是神经网络的基本单元，它通过输入、权重和偏置来计算输出。每个神经元都有其权重和偏置，这些参数通过学习过程进行调整。
激活函数
激活函数用于引入非线性特性，使得神经网络能够学习复杂的模式。常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU和Tanh。
前向传播和反向传播
前向传播是将输入数据通过神经网络进行计算，得到输出结果的过程。反向传播则是根据输出结果和真实值，计算误差并调整权重和偏置的过程。
实践案例
下面是一个简单的神经网络结构，用于识别手写数字：
- 输入层：784个神经元（对应28x28像素的手写数字图像）
- 隐藏层：64个神经元
- 输出层：10个神经元（对应0-9的数字）
学习资源
以下是一些神经网络学习资源，帮助你进一步探索这个领域：
结语
神经网络是一个强大的工具，它能够解决许多实际问题。希望本教程能够帮助你入门神经网络，并在这个领域取得更大的成就！😊