神经网络（Neural Network）是人工智能领域的重要技术，模拟人脑处理信息的方式。以下为基础知识与实践指南：

1. 神经网络基础概念

  • 核心组成：输入层、隐藏层、输出层
  • 工作原理：通过权重和激活函数传递数据，逐步逼近目标输出
  • 应用场景：图像识别、自然语言处理、时间序列预测等
神经网络结构

2. 网络类型与结构

  • 全连接网络：每层神经元与前一层全部连接
  • 卷积网络（CNN）：擅长处理图像数据，使用卷积层提取特征
  • 循环网络（RNN）：适用于序列数据，如文本或时间序列
卷积神经网络

3. 训练过程详解

  • 前向传播：输入数据逐层计算输出
  • 损失函数：衡量预测结果与真实值的差距（如均方误差）
  • 反向传播：通过梯度下降优化参数
反向传播过程

4. 实战建议

  • 从简单模型开始（如MNIST手写数字识别）
  • 使用框架加速开发（如TensorFlow、PyTorch）
  • 持续学习进阶内容：点击了解深度学习基础

5. 扩展阅读

📌 本教程旨在提供技术入门，实际应用需结合具体场景调整模型设计。