神经网络是深度学习领域的基础，它模仿人脑神经元的工作原理，通过多层节点进行数据处理和特征提取。以下是一些神经网络的基础概念和教程。
神经网络基础概念
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、处理和输出。
- 层：神经网络中的层次结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于将神经元的线性组合转换为非线性输出。
- 损失函数：用于评估模型预测值与真实值之间的差异。
神经网络教程
以下是一些神经网络相关的教程，可以帮助您更好地理解这一领域：
图片展示
下面是一张神经网络结构的示意图：
希望这些内容能帮助您更好地了解神经网络。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言。