神经网络是机器学习中的核心概念，灵感来源于生物神经元的结构与功能。它们通过模拟人脑处理信息的方式，解决复杂的数据模式识别问题。
基本概念
- 神经元：网络的基本单元，接收输入信号并产生输出
- 层结构：包含输入层、隐藏层和输出层，用📊表示典型架构
- 激活函数：如ReLU或Sigmoid，决定神经元输出特性
训练过程
- 前向传播：输入数据通过网络层层计算
- 损失计算：用⚙️表示误差评估机制
- 反向传播：通过梯度下降优化参数
应用场景
- 图像识别（如手写数字识别）
- 自然语言处理（用🤖表示文本分析）
- 时间序列预测（用📈表示数据趋势）
扩展阅读
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