神经网络是人工智能领域的核心工具，模仿人脑处理信息的方式，通过层层非线性变换实现复杂模式的识别与学习。以下是关键知识点：
基本组成
- 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本向量）
- 隐藏层：通过激活函数（如ReLU、Sigmoid）进行特征提取
- 输出层：生成最终预测结果（如分类标签、回归值）
- 权重与偏置：调节神经元连接强度，决定模型学习能力
核心原理
- 前向传播：数据从输入层逐层传递至输出层，计算预测值
- 损失函数：衡量预测结果与真实值的误差（如交叉熵、MSE）
- 反向传播：通过梯度下降优化权重，最小化损失
- 激活函数：引入非线性，使网络能拟合复杂函数（如
tanh、softmax）
应用场景
- 🖼 图像识别（如CNN）
- 🗣 语音处理（如RNN）
- 📈 时间序列预测（如LSTM）
- 🧩 游戏AI决策（如DQN）
扩展学习
如需深入了解深度学习实践，可访问：
深度学习教程
神经元结构
卷积神经网络
循环神经网络
神经网络训练过程