神经网络基础教程 🧠

欢迎来到神经网络入门指南！这是人工智能领域最核心的概念之一，让我们一起探索它的奥秘～

什么是神经网络？

神经网络（Neural Network）是模仿生物神经系统的工作原理，通过层叠的节点（神经元）进行非线性变换的计算模型。它由以下核心组件构成：

• 输入层：接收原始数据（🧠）
• 隐藏层：完成特征提取与抽象（💡）
• 输出层：给出最终预测结果（🎯）
• 激活函数：如ReLU、Sigmoid（📈）

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神经网络的类型

常见的基础架构包括：

1. 全连接网络（Feedforward Neural Network）
2. 卷积网络（CNN，适合图像处理）
3. 循环网络（RNN，处理序列数据）

每种类型都有独特的应用场景，例如：

• 📷 图像识别 → CNN
• 📚 文本分析 → RNN
• 📈 数据拟合 → 全连接网络

学习路径建议

1. 先掌握线性代数基础
2. 学习Python中的numpy库操作
3. 实践MNIST手写数字识别项目（推荐使用Keras/TensorFlow）

扩展阅读

想深入了解神经网络的数学原理？请访问：神经网络数学基础