神经网络是机器学习和人工智能领域的基础，它模拟人脑神经元的工作原理，通过学习和调整权重来处理数据。以下是神经网络基础的一些教程内容。
什么是神经网络？
神经网络由多个神经元组成，每个神经元都接收输入数据，通过权重和偏置计算输出。神经网络可以用于分类、回归、聚类等多种任务。
神经网络的基本结构
神经网络的基本结构包括：
- 输入层：接收原始数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理，可以有多层。
- 输出层：产生最终结果。
神经网络的类型
常见的神经网络类型包括：
- 感知机：简单的线性二分类模型。
- 前馈神经网络：逐层前向传播数据。
- 卷积神经网络（CNN）：在图像识别和图像处理中非常有效。
- 循环神经网络（RNN）：处理序列数据。
实践案例
以下是一个简单的神经网络案例，用于分类猫和狗的图片。
- 数据准备：收集猫和狗的图片，并标注类别。
- 模型构建：使用卷积神经网络模型。
- 训练模型：使用标注数据训练模型。
- 测试模型：使用未标注的图片测试模型性能。
学习资源
如果您想深入了解神经网络，以下是一些推荐的学习资源：
神经网络结构图