神经网络基础
神经网络是机器学习领域中最核心的概念之一，它模拟了人脑的神经元结构，用于处理复杂的模式识别和决策问题。下面是一些神经网络的基础概念。
神经元
神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过激活函数处理后输出信号。每个神经元可以与其他神经元连接，形成复杂的网络结构。
激活函数
激活函数用于引入非线性因素，使得神经网络能够学习到复杂的特征。常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU和Tanh等。
网络结构
神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，隐藏层负责特征提取，输出层则生成最终结果。
学习过程
神经网络通过反向传播算法进行学习。在这个过程中，网络会不断调整连接权重，以最小化预测误差。
应用场景
神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
神经网络结构
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