神经网络基础教程

神经网络是机器学习领域中一种重要的算法，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。本教程将为您介绍神经网络的基本概念、原理以及实现方法。

什么是神经网络？

神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过调整神经元之间的连接权重来学习数据中的特征和规律。

神经网络的结构

神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元都连接着前一个层的神经元，并通过权重传递信息。

• 输入层：接收外部输入信号。
• 隐藏层：对输入信号进行处理，提取特征。
• 输出层：输出最终的预测结果。

神经网络的工作原理

神经网络通过前向传播和反向传播来学习数据。

• 前向传播：将输入信号通过神经网络传递，每个神经元根据其权重和激活函数计算输出。
• 反向传播：根据预测结果与真实值的误差，调整神经元之间的连接权重。

实现神经网络

以下是一个简单的神经网络实现示例：

# 示例代码，仅供参考
import numpy as np

class NeuralNetwork:
    def __init__(self):
        self.weights = np.random.rand(2, 1)

    def predict(self, x):
        return np.dot(x, self.weights)

nn = NeuralNetwork()
print(nn.predict([1, 2]))  # 输出：[1.0]

扩展阅读

想了解更多关于神经网络的知识，可以阅读以下教程：

• 深度学习入门教程

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