神经网络基础入门🧠
神经网络是人工智能领域的重要技术，模仿生物神经元的工作方式，通过多层节点结构实现复杂模式识别。以下是核心知识点：
1. 基本结构
- 输入层：接收原始数据（如图像、文本）
- 隐藏层：通过权重和激活函数处理特征
- 输出层：产生最终预测结果
2. 工作原理
- 数据通过输入层传递到隐藏层
- 每个神经元计算加权和并应用激活函数（如ReLU、Sigmoid）
- 最终结果经输出层反馈，通过损失函数评估误差
3. 应用场景
- 图像识别：手写数字识别（MNIST数据集）
- 自然语言处理：情感分析
- 时间序列预测：股票价格分析
4. 学习资源
📌 提示：建议从感知机模型开始学习，逐步理解反向传播算法。通过实践项目巩固知识，如使用TensorFlow/Keras构建简单网络。