TensorFlow 入门：神经网络简介 🤖

什么是神经网络？

神经网络（Neural Network）是模仿人脑处理信息的计算模型，由神经元（节点）和连接层（边）构成。它通过分层结构提取数据特征，是机器学习中处理复杂模式的核心工具。

核心组成部分

• 输入层：接收原始数据（如图像、文本）
• 隐藏层：通过非线性变换学习特征（可多层）
• 输出层：生成最终预测结果
• 激活函数：如 ReLU、Sigmoid、Softmax（插入图片：ReLU）

神经网络类型

1. 前馈神经网络（Feedforward NN）
2. 卷积神经网络（CNN）
3. 循环神经网络（RNN）
4. 自编码器（Autoencoder）

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应用场景

• 图像识别（插入图片：神经网络结构）
• 自然语言处理（NLP）
• 语音合成与识别
• 时间序列预测

学习路径推荐

• 入门：TensorFlow 官方教程
• 进阶：深度学习基础概念
• 实战：构建第一个神经网络

小贴士 📌

• 神经网络训练依赖梯度下降算法
• 数据预处理是模型性能的关键
• 模型评估需使用验证集和测试集

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