神经网络算法是机器学习领域中的重要组成部分，它涉及到多种算法和模型。以下是一些常见的神经网络算法：
常见神经网络算法
- 感知机：一种简单的二分类模型，用于学习线性可分的数据集。
- 线性回归：用于预测连续值的模型，是神经网络的基础。
- 逻辑回归：用于二分类问题的模型，可以通过sigmoid函数将概率值转换为二分类结果。
- 多层感知机（MLP）：包含多个隐藏层的神经网络，可以学习更复杂的非线性关系。
- 卷积神经网络（CNN）：在图像识别、视频分析等领域有广泛应用，能够自动提取图像特征。
- 循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如时间序列分析、文本生成等。
- 长短期记忆网络（LSTM）：RNN的一种改进，能够更好地处理长序列数据。
扩展阅读
想要了解更多关于神经网络算法的知识，可以阅读以下教程：
神经网络结构图
希望这些内容能帮助您更好地理解神经网络算法。