神经网络是机器学习领域中的一种重要算法，它模仿人脑的神经元结构，通过学习和调整参数来模拟复杂的非线性关系。以下是一些神经网络的基础知识：
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结果。每个神经元都有多个输入和输出，并且输入和输出之间通过权重进行连接。
2. 激活函数
激活函数是神经元输出结果的非线性变换，常用的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh等。
3. 网络结构
神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入，隐藏层对输入进行处理，输出层输出最终结果。
4. 学习算法
神经网络的学习算法主要包括监督学习和无监督学习。监督学习通过标注数据来训练模型，无监督学习则通过未标注数据来发现数据中的模式。
5. 应用场景
神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
神经网络结构图
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