神经网络是人工智能领域的核心概念之一，灵感来源于生物神经元的连接方式。它通过模拟人脑处理信息的机制，实现对复杂数据的建模与预测。
什么是神经网络？
神经网络由大量节点（神经元）组成，这些节点通过权重连接，形成分层结构：
- 输入层：接收原始数据
- 隐藏层：进行特征提取与抽象
- 输出层：生成最终结果
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神经网络的结构示意图
训练过程与损失函数
通过反向传播算法调整权重，最小化预测误差：
- 前向传播计算输出
- 计算损失函数（如均方误差）
- 反向传播梯度下降
应用场景
神经网络广泛应用于：
- 图像识别 📷
- 自然语言处理 💬
- 时序预测 📉
- 强化学习 🕹️
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学习建议
- 先掌握线性代数与概率基础
- 用Python实现简单感知机
- 研究反向传播的数学推导
- 实践MNIST手写数字识别项目