神经网络与深度学习

一、神经网络的基本概念与结构

神经网络是一种受生物神经系统启发的计算模型，它通过模拟神经元之间的连接和传输方式，实现对数据的处理和学习。神经网络由一系列相互连接的节点（或“神经元”）组成，这些节点通常分为输入层、隐藏层和输出层。每个连接都有一个权重，网络通过调整这些权重来学习和执行任务。

1. 输入层：负责接受输入数据。在神经网络中，输入层将数据传递给下一层，即隐藏层。

2. 隐藏层：执行中间计算和特征提取。隐藏层是神经网络中的核心部分，它通过多个神经元之间的连接和权重调整，实现对输入数据的复杂处理。隐藏层可以有多层，每一层都能学习到数据的不同特征。

3. 输出层：生成最终输出。输出层根据隐藏层提取的特征，输出处理结果。在分类任务中，输出层通常包含多个神经元，每个神经元对应一个类别；在回归任务中，输出层通常只有一个神经元，输出一个连续值。

神经网络的基本单位是感知器（Perceptron），它模拟了单个神经元的功能。感知器接受输入信号，通过权重和激活函数的处理，输出一个结果。

二、深度学习的定义与特点

深度学习是机器学习的一个子领域，它专注于使用多层神经网络进行复杂的模式识别和特征提取。所谓“深度”指的是神经网络中隐藏层的数量，通常来说，深度学习模型包含多个隐藏层。这些多层结构使得深度学习模型能够学习到数据的深层特征，从而实现对复杂任务的精确处理。

深度学习的主要特点包括：

1. 多层结构：深度学习模型通常包含多个隐藏层，这使得模型能够学习到数据的深层特征。<