🧠 神经网络基础教程 📚

神经网络是人工智能领域的重要技术，通过模拟人脑神经元的工作方式，实现对数据的复杂模式识别与学习。以下是核心概念解析：

🔑 关键知识点

• 神经元结构 🧬
  输入 → 权重 → 激活函数 → 输出

  

• 常见激活函数 📈

  • Sigmoid（σ）：平滑的S型曲线
  • ReLU：解决梯度消失问题的常用选择
  • Tanh：输出范围在-1到1之间
  

• 训练流程 🔄

  1. 前向传播计算输出
  2. 计算损失函数（如MSE）
  3. 反向传播调整权重
  4. 迭代优化直至收敛
  

📌 实践建议

• 使用PyTorch框架搭建简单网络
• 从MNIST手写数字识别项目开始练习
• 研究卷积神经网络进阶内容

📝 提示：理解梯度下降与优化器选择是构建高效网络的关键。建议参考优化算法详解进一步学习。

神经网络示意图