神经网络是深度学习的基础，理解神经网络的工作原理对于深入学习深度学习至关重要。以下是一些神经网络基础概念的介绍。
神经网络简介
神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型，它由大量的神经元相互连接而成。每个神经元可以接收来自其他神经元的输入信号，然后根据一定的规则产生输出信号。
神经元结构
神经元是神经网络的基本单元，它通常由以下部分组成：
- 输入层：接收外部输入信号。
- 隐藏层：对输入信号进行处理，提取特征。
- 输出层：产生最终输出。
前向传播与反向传播
神经网络通过前向传播和反向传播来学习数据：
- 前向传播：输入数据通过神经网络的前向传播，每个神经元根据其权重和激活函数计算输出。
- 反向传播：根据输出误差，神经网络通过反向传播调整权重，以减少误差。
激活函数
激活函数是神经网络中的一个关键组件，它用于引入非线性特性，使得神经网络能够学习复杂的函数。
损失函数
损失函数用于衡量神经网络的预测值与真实值之间的差异，常见的损失函数有均方误差（MSE）和交叉熵损失等。
实践案例
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