神经网络概述 🧠
神经网络是机器学习领域的重要技术，灵感来源于生物神经元的连接方式。以下为关键知识点梳理：
核心概念 🔍
仿生学基础
：模拟人脑神经元的层级结构与信息传递机制
权重与激活函数
：通过调整参数和非线性变换实现特征学习
训练过程
：使用反向传播算法优化模型表现
网络结构 🧱
输入层
：接收原始数据特征
隐藏层
：通过多层非线性变换提取抽象特征
输出层
：生成最终预测结果
应用场景 🌍
图像识别（如人脸识别）
自然语言处理（如机器翻译）
时序预测（如股票趋势分析）
强化学习（如游戏AI决策）
学习路径 🚀
先掌握基础概念后，可深入学习：
神经网络基础
了解不同网络类型：
常见网络架构
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