什么是神经网络？
神经网络（Neural Network）是一种模仿生物神经元结构的计算模型，通过分层处理数据实现复杂模式识别。其核心由输入层、隐藏层和输出层构成，如同大脑的神经元网络，能够学习数据中的潜在规律。
学习路径推荐
基础概念
- 神经元（Neuron）的工作原理 ✅
- 激活函数（如Sigmoid、ReLU）的作用 📈
- 权重与偏置的调整机制 ⚙️
进阶内容
- 反向传播算法（Backpropagation）详解 🔄
- 深度学习（Deep Learning）与浅层网络的区别 🌐
- 常见网络类型：CNN/RNN/GAN等 🖼️
扩展阅读
实践建议
- 使用可视化工具理解网络结构：
- 尝试用简单代码实现感知机：
常见问题
Q: 神经网络需要多少数据？
A: 一般建议至少1000条样本，但小数据集可通过迁移学习解决 📊Q: 如何避免过拟合？
A: 使用正则化（Regularization）、交叉验证或早停法 ⚠️
通过持续学习与实践，您将逐步掌握神经网络的奥秘！💡
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