神经网络入门教程🧠

什么是神经网络？

神经网络是受生物神经系统启发的计算模型，通过模拟神经元之间的连接来实现复杂模式识别。它由多层节点构成，包含：

• 输入层：接收原始数据
• 隐藏层：处理特征提取
• 输出层：产生最终结果

核心概念解析

1. 激活函数 📈

   • Sigmoid：S型曲线函数
   • ReLU：修正线性单元
   • Tanh：双曲正切函数
   

2. 训练过程 🔄

   • 前向传播：数据逐层计算
   • 损失函数：衡量预测误差
   • 反向传播：权重参数优化
   

实际应用场景

• 图像识别：如手写数字识别（MNIST数据集）
• 自然语言处理：情感分析、机器翻译
• 游戏AI：AlphaGo的决策系统
• 金融预测：股票价格趋势分析

延伸学习

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