神经网络是人工智能领域的重要技术，模仿人脑处理信息的方式。以下是核心概念解析：
1. 基本结构
- 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本向量）
- 隐藏层：通过激活函数（如ReLU、Sigmoid）进行特征提取
- 输出层：产生最终预测结果（如分类标签、回归值）
2. 训练过程
- 前向传播：数据从输入层逐层传递
- 损失计算：通过损失函数（如交叉熵、MSE）评估误差
- 反向传播：利用梯度下降优化参数
- 迭代训练：多次调整直至模型收敛
3. 应用场景
- 图像识别（如手写数字分类）
- 自然语言处理（如情感分析）
- 时序预测（如股票价格分析）
进阶学习
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