在这个教程中，我们将学习如何构建和训练第一个神经网络。神经网络是深度学习的基础，理解它们的工作原理对于进一步探索人工智能领域至关重要。
神经网络简介
神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型。它由多个相互连接的“神经元”组成，每个神经元负责处理一部分输入信息，并将结果传递给其他神经元。
创建第一个神经网络
以下是一个简单的神经网络示例，它由三个层组成：输入层、隐藏层和输出层。
- 输入层：接收输入数据。
- 隐藏层：处理输入数据并提取特征。
- 输出层：生成最终结果。
输入层
首先，我们需要定义输入层。假设我们有一个包含两个特征的输入数据。
# 输入层示例
input_data = [1, 2]
隐藏层
接下来，我们添加一个隐藏层。在这个例子中，我们将使用一个简单的线性激活函数。
# 隐藏层示例
hidden_layer = [input_data[0] + input_data[1], input_data[0] - input_data[1]]
输出层
最后，我们定义输出层。在这个例子中，我们将使用一个简单的线性激活函数。
# 输出层示例
output = hidden_layer[0] * hidden_layer[1]
扩展阅读
想要了解更多关于神经网络的知识？请访问我们的神经网络深入教程。
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神经网络结构