神经网络教程

神经网络是机器学习中的一个重要领域，它模仿人脑的工作方式，通过调整神经元之间的连接权重来学习数据。

基本概念

1. 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、进行计算并输出结果。
2. 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
3. 激活函数：用于将神经元的线性组合转换为非线性输出。

实践指南

以下是一些学习神经网络的基础教程：

• 深度学习基础：了解深度学习的基本概念和原理。
• TensorFlow入门：学习如何使用TensorFlow进行神经网络构建。

示例图片

神经网络的结构示意图：

希望这些内容能帮助您更好地理解神经网络。