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，通过分层结构实现复杂模式的识别与学习。以下是关键知识点：
1. 基本结构 🧩
- 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本向量）
- 隐藏层：通过非线性变换提取特征（可包含多个层）
- 输出层：生成最终结果（如分类标签、预测值）
- 连接权重：决定神经元间信号传递强度（通过训练不断优化）
2. 常见类型 🤖
- 全连接网络（FCN）
- 卷积神经网络（CNN）
- 循环神经网络（RNN）
- 生成对抗网络（GAN）
3. 训练过程 📉
- 前向传播：数据从输入层逐层传递至输出层
- 损失计算：比较预测结果与真实值的误差
- 反向传播：通过梯度下降调整权重（关键词：反向传播算法）
- 迭代优化：重复训练直至模型收敛
4. 应用场景 🌐
- 图像识别（如人脸识别）
- 自然语言处理（如机器翻译）
- 时序预测（如股票价格分析）
- 强化学习（如游戏AI策略）
5. 扩展阅读 📚
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