什么是神经网络？🧠
神经网络（Neural Network）是受生物神经系统启发的计算模型，由层（Layer）、**节点（Node）和连接（Connection）**组成。它模仿人脑处理信息的方式，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
神经网络的核心组件 🧩
- 输入层：接收原始数据（如像素值、特征向量）
- 隐藏层：通过激活函数处理数据，提取特征
- 输出层：生成最终结果（如分类标签、预测值）
- 权重与偏置：调整信号强度的参数，决定网络的学习能力
神经网络的学习过程 🔄
- 前向传播：数据从输入层逐层传递到输出层
- 损失计算：对比预测结果与真实标签的误差
- 反向传播：通过梯度下降算法调整权重
- 迭代优化：重复训练直至模型性能达标
实际应用案例 📈
- 图像分类（如MNIST手写数字识别）
- 自然语言处理（如情感分析）
- 语音识别（如语音转文本）
- 推荐系统（如用户行为预测）
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为什么选择神经网络？🚀
- 能自动提取数据特征
- 适用于非线性问题
- 通过深度学习可处理复杂模式