神经网络是机器学习领域的一个重要分支，它模仿人脑的工作原理，通过调整网络中的连接权重来学习数据中的模式和特征。以下是神经网络的一些基本概念和教程。
基本概念
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、计算输出。
- 层：神经网络中的层包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于将神经元的线性组合映射到另一个范围。
- 损失函数：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。
教程资源
以下是一些关于神经网络的教程资源，可以帮助您更好地理解这一领域。
图片示例
神经网络结构
总结
神经网络是机器学习领域的一个重要工具，通过学习这些基础知识，您可以更好地理解和应用神经网络。希望这些教程对您有所帮助！