神经网络是人工智能领域的一个核心概念，它模拟人脑的工作方式，通过学习数据来提取特征和模式。本教程将为您介绍神经网络的基本概念和原理。
神经网络简介
神经网络由大量的节点（或称为神经元）相互连接而成。每个神经元可以接收输入信号，进行处理，并将处理后的信号传递给其他神经元。通过这种方式，神经网络能够学习复杂的模式。
神经元
神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过激活函数进行处理，然后输出信号。
- 输入层：接收外部输入数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
- 输出层：输出最终结果。
神经网络类型
神经网络可以分为多种类型，包括：
- 前馈神经网络：信号从输入层流向输出层，不返回。
- 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。
神经网络学习
神经网络通过学习数据来改进其性能。这个过程称为训练。训练过程中，神经网络会调整其权重和偏置，以最小化预测误差。
训练过程
- 数据准备：收集和预处理数据。
- 模型选择：选择合适的神经网络模型。
- 模型训练：使用训练数据对模型进行训练。
- 模型评估：使用测试数据评估模型性能。
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神经网络结构图