神经网络是人工智能领域的一个重要分支，它模仿人脑的神经元结构，用于处理和分析复杂的数据。本教程将为您介绍神经网络的基本概念和原理。
什么是神经网络？
神经网络是由大量的节点（或称为神经元）相互连接组成的计算系统。每个神经元都可以接收输入信号，进行处理，并产生输出。通过调整神经元之间的连接权重，神经网络可以学习并改进其预测能力。
神经网络的组成
- 输入层：接收输入数据的层。
- 隐藏层：一个或多个处理数据的层，不直接与输入或输出层相连。
- 输出层：产生输出结果的层。
神经网络的工作原理
神经网络通过以下步骤工作：
- 前向传播：输入数据通过输入层进入，经过隐藏层处理后，到达输出层。
- 激活函数：在神经元之间传递信号时，使用激活函数来引入非线性因素。
- 损失函数：根据输出结果与实际结果的差异，计算损失函数值。
- 反向传播：根据损失函数的梯度，调整神经元之间的连接权重。
- 优化算法：如梯度下降，用于找到最小化损失函数的权重。
学习资源
想要深入了解神经网络，您可以访问以下资源：
图片示例
神经网络结构图