神经网络是人工智能领域的重要技术，模拟人脑处理信息的方式。以下是核心知识点梳理：
1. 神经网络结构
- 组成单元：神经元（Neuron）通过权重（Weight）和偏置（Bias）连接
- 层级划分：输入层 ➔ 隐藏层 ➔ 输出层
- 激活函数：如Sigmoid、ReLU、Softmax等非线性转换工具
2. 工作原理
- 数据通过输入层传递到隐藏层
- 每个神经元计算加权和后应用激活函数
- 最终在输出层产生预测结果
- 反向传播算法进行误差修正
3. 应用场景
- 图像识别（如手写数字识别）
- 自然语言处理（如情感分析）
- 时间序列预测（如股票趋势分析）
- 推荐系统（如商品推荐）
扩展学习
想要深入了解机器学习基础？点击这里 获取更全面的讲解！
📌 提示：实践是掌握神经网络的最佳方式，建议通过Keras/TensorFlow框架进行代码实验