产品概述
神经网络入门是一个专注于机器学习与深度学习基础的教育资源平台，提供从生物神经元启发到人工神经网络构建的全面知识体系，涵盖前向传播、反向传播、激活函数等核心概念，并通过项目实战（如手写数字识别）帮助学习者掌握模型训练与调试技巧。
核心功能
提供神经网络基础概念详解，包括神经元结构、网络层次（输入层、隐藏层、输出层）及全连接原理；集成多种激活函数（如Sigmoid、ReLU、Tanh）的对比与应用场景；包含损失函数（交叉熵、均方误差）、优化器（梯度下降）及训练流程（数据标准化、批训练）的实例代码；支持PyTorch和TensorFlow框架的实战项目，如图像分类和简单分类任务。
适用场景
- 适用于机器学习初学者系统学习神经网络理论
- 高校人工智能课程辅助教学
- 开发者快速入门深度学习模型开发
- 研究人员进行基础算法验证
用户群体
人工智能与数据科学学生、软件工程师、算法研究员、教育工作者及对AI感兴趣的技术爱好者。
主要用途
通过理论结合代码实践降低学习门槛，培养神经网络建模能力，为后续掌握卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等高级模型奠定基础。
