神经网络是机器学习中的一个重要分支，它模拟人脑神经元的工作原理，通过学习大量数据来提取特征并进行预测。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、计算输出。
- 层：神经网络由多个层组成，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转换为非线性输出。
常见神经网络
- 感知机：最早的神经网络模型之一，用于二分类问题。
- 多层感知机：感知机的扩展，可以处理更复杂的非线性问题。
- 卷积神经网络：特别适用于图像识别任务。
- 循环神经网络：特别适用于序列数据处理，如自然语言处理。
学习资源
图片示例
- 神经网络结构图：展示了神经网络的基本结构。
希望这些内容能帮助您更好地理解神经网络。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言。