神经网络是人工智能领域的重要技术，模拟人脑处理信息的方式。以下是核心概念解析：

1. 神经网络定义

神经网络由人工神经元组成，通过层次结构处理数据。
🧠 每个神经元接收输入、加权求和后通过激活函数输出
📊 通常包含输入层、隐藏层和输出层

[!Tip] 可通过 /zh/tutorials/neural-network-architecture 深入了解网络结构设计

2. 核心组件

  • 权重（Weights）：连接神经元的参数，决定输入的重要性
  • 偏置（Bias）：调节神经元的激活阈值
  • 激活函数：如 Sigmoid、ReLU，用于引入非线性
    📌 举例：ReLU 函数将负值置零，保留正值
    神经网络结构

3. 训练过程

  1. 前向传播：输入数据通过网络计算输出
  2. 损失计算：比较预测结果与真实标签
  3. 反向传播：通过梯度下降优化参数
    🚀 优化目标是使损失函数最小化
神经网络训练过程

4. 应用场景

  • 图像识别：如手写数字识别（MNIST 数据集）
  • 自然语言处理：文本分类、情感分析
  • 时序预测：股票价格、天气预测
    📚 更多实战案例请查看：/zh/tutorials/neural-network-applications

5. 扩展学习

[!Warning] 注意：神经网络训练需大量算力，建议使用 GPU 加速
[!Link] 需要可视化工具？可访问：/zh/tutorials/neural-network-visualization