神经网络（Neural Network）是机器学习领域中的一种重要模型，它模仿了人脑神经元的工作方式，通过大量的神经元连接来进行信息处理和学习。以下是一些关于神经网络的基本概念和介绍。

基本概念

  • 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、处理信息和传递输出。
  • 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
  • 权重：神经元之间的连接权重，用于调整输入信号对输出的影响。
  • 激活函数：用于决定神经元是否激活的函数，如Sigmoid、ReLU等。

神经网络类型

  • 前馈神经网络：信息单向流动，从输入层到输出层。
  • 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别和处理。
  • 循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据。

应用案例

神经网络在各个领域都有广泛应用，例如：

  • 图像识别：识别和分类图片中的对象。
  • 自然语言处理：语言翻译、情感分析等。
  • 医疗诊断：辅助医生进行疾病诊断。

![神经网络结构图](https://cloud-image.ullrai.com/q/Neural_Network Structure/)

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