神经网络是人工智能领域的重要技术，广泛应用于图像识别、自然语言处理、数据预测等场景。以下是关键知识点梳理：

基础概念

  1. 神经元结构
    每个神经元接收输入信号，通过激活函数（如ReLU、Sigmoid）输出结果

    神经元结构

  2. 网络类型

    • 全连接网络（Dense Network）
    • 卷积网络（CNN）用于图像处理
    • 循环网络（RNN）处理序列数据
    • 变体如Transformer、GNN等
      网络类型对比

实践应用

  • 计算机视觉：手写数字识别（MNIST）、物体检测
  • 自然语言处理：文本分类、机器翻译
  • 强化学习：游戏AI（如AlphaGo）
  • 推荐系统：基于用户行为的预测模型

    📌 想深入了解具体实现？可查看 /zh/ai-tutorial 获取实战教程

学习资源

  • 入门书籍：《神经网络与深度学习》（中文版）
  • 在线课程：Coursera《深度学习专项课程》
  • 开源框架：TensorFlow/PyTorch 入门示例
  • 交互工具：神经网络可视化演示

技术演进

💡 2023年趋势：

  • 小样本学习（Few-shot Learning）
  • 自监督预训练方法
  • 神经网络架构搜索（NAS）
  • 边缘计算中的轻量化模型

📚 延伸阅读：神经网络数学原理 可帮助理解底层计算逻辑

AI技术发展时间轴