神经网络、机器学习和深度学习是人工智能领域中非常重要的概念，它们之间既有联系又有区别。
神经网络
原理
- 神经元模型：神经网络的灵感来源于人类大脑的神经元结构。在人工神经网络中，每个神经元接收来自其他神经元或输入层的多个输入信号，并对这些输入进行加权求和。每个输入都有一个对应的权重，权重的大小决定了该输入对神经元的影响程度。例如，对于一个识别图像中是否有猫的神经网络，输入可能是图像的像素值，每个像素的权重表示其对判断是否有猫的重要性。
- 激活函数：加权求和的结果会通过一个激活函数进行处理，以确定神经元的输出。激活函数的作用是为神经网络引入非线性特性，因为如果没有激活函数，神经网络就只能处理线性问题，而现实中的很多问题都是非线性的。常见的激活函数有 Sigmoid 函数、ReLU 函数和 Tanh 函数等。Sigmoid 函数可以将输入值压缩到 0 到 1 之间，适合二分类问题；ReLU 函数在输入为正数时输出等于输入，输入为负数时输出为 0，计算简单且能有效避免梯度消失问题；Tanh 函数的输出值在 -1 到 1 之间，相比 Sigmoid 函数，其输出的均值更接近 0，在一些情况下可以使训练更加稳定。
- 网络结构：神经网络由多个神经元按照一定的层次结构连接而成。通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入数据，隐藏层对数据进行处理和转换，输出层产生最终的输出结果。隐藏层可以有一层或多层，层数越多，神经网络的表达能力越强，能够处理更复杂的问题。例如，在一个用于手写数字识别的神经网络中ÿ