神经网络是现代人工智能的核心技术之一，它模拟人脑的神经元结构，通过学习和适应数据来完成任务。以下是一些神经网络基础知识：
1. 神经元
神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过激活函数处理后输出信号。
2. 层
神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收数据，隐藏层对数据进行处理，输出层输出最终结果。
3. 激活函数
激活函数是神经网络中非常重要的部分，它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. 权重和偏置
权重和偏置是神经网络中的参数，用于调整神经元之间的连接强度。通过学习，神经网络可以调整这些参数以优化输出结果。
5. 学习算法
神经网络的学习算法包括监督学习和无监督学习。监督学习需要标注数据，无监督学习则不需要。
6. 应用
神经网络在许多领域都有广泛应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
扩展阅读
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神经网络结构图