神经网络结构教程

神经网络是深度学习中最为核心的概念之一。本文将简要介绍神经网络的基本结构及其组成部分。

神经网络组成

神经网络主要由以下几个部分组成：

• 输入层（Input Layer）：接收输入数据。
• 隐藏层（Hidden Layers）：对输入数据进行处理和转换。
• 输出层（Output Layer）：输出处理后的结果。

隐藏层

隐藏层是神经网络的核心，它们负责提取和转换数据。以下是几种常见的隐藏层结构：

• 全连接层（Fully Connected Layer）：每个神经元都与前一层的所有神经元相连。
• 卷积层（Convolutional Layer）：常用于图像识别，通过卷积操作提取局部特征。
• 循环层（Recurrent Layer）：适用于处理序列数据，如自然语言处理。

神经网络示例

以下是一个简单的神经网络示例，用于识别手写数字：

输入层 -> 全连接层 -> 激活函数 -> 全连接层 -> 激活函数 -> 输出层

扩展阅读

想要深入了解神经网络，可以阅读以下教程：

• 深度学习教程
• 神经网络优化

神经网络结构图