什么是神经网络？
神经网络（Neural Network）是深度学习的核心技术之一，灵感来源于人类大脑神经元的结构与连接方式。它通过模拟生物神经网络的运作机制，实现对复杂模式的识别与学习。
神经网络的基本组成
- 神经元（Neuron）：网络的基本单元，接收输入信号并生成输出
- 权重（Weights）：连接神经元的参数，决定输入的重要性
- 激活函数（Activation Function）：引入非线性，使网络能学习复杂关系
- 层（Layers）：输入层、隐藏层、输出层的分层结构
神经网络的种类
常见类型包括：
- 全连接网络（Fully Connected Network）
- 卷积神经网络（CNN）
- 循环神经网络（RNN）
- 生成对抗网络（GAN）
- 自然语言处理中的Transformer
神经网络的应用场景
- 📊 图像识别与分类
- 🗣️ 自然语言处理（如情感分析）
- 📈 金融预测与风险评估
- 📺 视频内容生成与推荐
- 🌍 地球科学中的模式预测
为什么要学习神经网络？
✨ 优势：
- 能自动提取特征，减少人工干预
- 适用于非结构化数据（图像、文本等）
- 通过深度层次处理复杂问题
⚠️ 挑战：
- 需要大量数据和计算资源
- 模型解释性较弱（黑箱问题）
- 容易出现过拟合现象
扩展阅读
想深入了解神经网络的实现细节？可以阅读我们的技术博客：
深度学习基础概念
或探索更多机器学习技术：
机器学习入门指南