神经网络原理介绍
神经网络是深度学习中的一种重要模型，它模仿人脑神经元的工作方式，通过多层处理单元（神经元）进行特征提取和分类。以下是神经网络的一些基本原理：
神经元结构
每个神经元由一个输入层、一个输出层和多个隐藏层组成。输入层接收外部输入，输出层产生最终结果，隐藏层则负责特征提取和中间计算。
激活函数
激活函数为神经网络引入非线性特性，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh等。
权重和偏置
权重和偏置是神经网络中的参数，用于调整输入信号和神经元之间的连接强度。通过学习，神经网络可以调整这些参数以优化模型性能。
反向传播
反向传播是神经网络训练过程中的关键步骤，它通过计算误差并反向传播梯度来更新权重和偏置。
应用场景
神经网络在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域有广泛的应用。
神经网络结构图