神经网络是深度学习领域的基础，它模仿了人脑的工作方式，通过调整连接权重来学习数据中的模式。以下是一些神经网络的基本概念：
1. 神经元
神经元是神经网络的基本构建块，它接收输入信号，通过激活函数处理后产生输出。每个神经元都与其他神经元通过突触连接。
2. 突触
突触是神经元之间的连接点，用于传递信号。突触的权重表示连接的强度。
3. 激活函数
激活函数用于决定神经元是否激活，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh等。
4. 层
神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入，输出层产生最终输出。
5. 训练过程
神经网络通过训练过程学习数据中的模式。训练过程中，网络会不断调整权重，以最小化预测误差。
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