深度学习入门：理解神经网络的基本原理

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经元的工作方式来处理复杂的数据。

什么是神经网络？

神经网络是由大量相互连接的节点（神经元）组成的计算模型。每个神经元接收输入信号，经过处理后输出信号给下一层神经元。

神经网络的基本组成

1. 输入层（Input Layer）：接收原始数据
2. 隐藏层（Hidden Layers）：进行特征提取和转换
3. 输出层（Output Layer）：产生最终的预测结果

前向传播

前向传播是神经网络处理数据的过程：

def forward_propagation(X, weights, bias):
    # 计算加权和
    z = np.dot(X, weights) + bias
    # 应用激活函数
    a = sigmoid(z)
    return a

反向传播

反向传播是训练神经网络的核心算法，通过计算梯度来更新网络参数：

• 计算输出层误差
• 反向传播误差到隐藏层
• 更新权重和偏置

实践建议

学习深度学习需要理论与实践相结合，建议从简单的项目开始，逐步深入。

开始你的深度学习之旅吧！