深度学习神经网络教程

神经网络是深度学习中最核心的概念之一，它模仿人脑神经元的工作原理，通过多层节点进行数据处理。以下是一些关于神经网络的基础教程和资源。

基础概念

神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、进行计算并输出结果。
层：神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每层由多个神经元构成。
激活函数：用于决定神经元是否激活，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。

实践教程

Python实现

以下是一个简单的Python神经网络实现示例：

import numpy as np

# 定义神经元
class Neuron:
    def __init__(self, weights, bias):
        self.weights = weights
        self.bias = bias

    def activate(self, inputs):
        return np.dot(inputs, self.weights) + self.bias

# 定义神经网络
class NeuralNetwork:
    def __init__(self, layers):
        self.layers = layers

    def forward(self, inputs):
        for layer in self.layers:
            inputs = layer.activate(inputs)
        return inputs

# 创建神经网络
layers = [Neuron(np.random.rand(2, 3), np.random.rand(3)), Neuron(np.random.rand(3, 1), np.random.rand(1))]
network = NeuralNetwork(layers)

# 测试神经网络
inputs = np.array([1, 2])
output = network.forward(inputs)
print(output)

深度学习框架

除了手动实现，还可以使用深度学习框架来构建神经网络，例如TensorFlow和PyTorch。

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