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深度学习：深度学习框架TensorFlow教程

1深度学习基础

1.1神经网络简介

神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的模式识别和数据分类任务。它由大量的节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连接，形成一个网络结构。神经网络可以分为输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以有多个，这使得神经网络能够学习到数据的多层次特征。

1.1.1基本组件

神经元：神经网络的基本单元，接收输入信号，通过激活函数处理后输出信号。

权重：连接神经元之间的强度，用于调整信号的大小。

偏置：每个神经元都有一个偏置值，用于调整神经元的激活点。