🧠 神经网络入门教程
神经网络是模仿人脑处理信息的计算模型，主要包含以下核心要素：
- 神经元：基本单元，接收输入信号并产生输出
- 激活函数（如ReLU、Sigmoid）：决定神经元输出的非线性特性
- 权重与偏置：调节信号强度的关键参数
- 前向传播：数据从输入层到输出层的计算过程
- 反向传播算法：通过误差调整权重的核心训练机制
应用实例展示
🖼 图像识别
图像识别_应用
通过卷积神经网络（CNN）实现物体检测与分类📖 自然语言处理
自然语言处理_技术
利用循环神经网络（RNN）或Transformer模型进行文本分析📊 时间序列预测
时间序列预测_模型
用长短时记忆网络（LSTM）处理时序数据
进阶学习建议
🔗 如需深入理解神经网络原理，可访问：深度学习_基础教程
📚 推荐学习资源：
注意：实际应用中需注意过拟合问题，建议结合正则化技术进行模型优化