神经网络是深度学习的基础，它们在图像识别、自然语言处理等领域发挥着重要作用。以下是一些关于神经网络的基础知识和应用。
基础概念
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、计算输出。
- 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于将神经元的线性组合转换为非线性输出。
应用场景
- 图像识别：通过神经网络可以实现对图像的分类、检测等任务。
- 自然语言处理：神经网络在自然语言处理领域有广泛的应用，如机器翻译、情感分析等。
案例研究
以图像识别为例，以下是一个简单的神经网络结构：
- 输入层：接收图像数据。
- 隐藏层：对图像进行特征提取。
- 输出层：输出图像的类别。
扩展阅读
想要了解更多关于神经网络的知识，可以阅读以下文章：
神经网络结构图
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