神经网络教程 🧠

神经网络是人工智能领域的重要技术，模仿人脑处理信息的方式。以下是基础概念与实践指南：

1. 核心结构

神经网络由神经元（节点）和连接权重构成，常见类型包括：

• 全连接网络：每层节点与下一层所有节点相连
• 卷积网络：使用卷积核提取局部特征
• 循环网络：处理序列数据（如时间序列）

2. 训练流程

通过反向传播算法和梯度下降优化模型：

1. 前向传播计算输出
2. 计算损失函数
3. 反向传播调整权重
4. 迭代训练直至收敛

3. 应用场景

• 图像识别（如手写数字识别）
• 自然语言处理（如情感分析）
• 时序预测（如股票价格预测）

4. 扩展学习

欲深入了解机器学习基础，可访问机器学习入门教程。或探索深度学习框架对比了解实践工具。