神经网络入门教程 🤖

神经网络是人工智能领域的重要基石，模仿人脑处理信息的方式，广泛应用于图像识别、自然语言处理、数据分析等领域。以下是核心知识点概览：

基本概念 📘

• 神经元：网络的基本单元，接收输入信号并通过激活函数输出
• 层结构：输入层 → 隐藏层 → 输出层，隐藏层负责特征提取
• 权重与偏置：调整神经元输出的核心参数，通过训练优化
• 损失函数：衡量预测结果与真实值的差距，如均方误差（MSE）

典型应用场景 🎯

1. 图像识别：如手写数字识别（MNIST数据集）
2. 自然语言处理：文本分类、情感分析
3. 时序预测：股票价格预测、天气预报
4. 生成模型：如GAN生成艺术图像

学习路径建议 🚀

• 基础：先掌握线性代数与概率论知识
• 实践：尝试使用TensorFlow或PyTorch框架
• 深入：研究反向传播算法与梯度下降优化
• 扩展：探索深度学习进阶教程

如需可视化神经网络训练过程，可参考神经网络可视化工具进行交互式学习。