🚀 神经网络入门教程

神经网络是人工智能领域的重要技术，模仿人脑处理信息的方式，通过层层计算实现复杂模式识别。以下是核心知识点梳理：

🧠 什么是神经网络？

神经网络由大量神经元（节点）组成，通过权重和激活函数模拟生物神经网络的运作。

• 基本单元：人工神经元（Artificial Neuron）
• 核心结构：输入层 → 隐藏层 → 输出层
• 算法基础：反向传播（Backpropagation）与梯度下降（Gradient Descent）

📊 神经网络结构示例

如图所示，神经网络通过层级传递数据，每层神经元对输入进行加权求和并应用激活函数（如ReLU、Sigmoid）。

🧪 训练过程解析

1. 前向传播：输入数据逐层计算输出
2. 损失计算：对比预测结果与真实标签
3. 反向传播：通过梯度下降调整权重
4. 迭代优化：重复训练直至收敛

🌍 应用场景

• 图像识别（如手写数字识别）
• 自然语言处理（如情感分析）
• 游戏AI（如AlphaGo）
• 金融风控（如欺诈检测）

📚 扩展阅读

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（图示为经典感知机结构，是神经网络的简化版本）