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深度学习：循环神经网络RNN教程

1深度学习基础

1.1神经网络概述

神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的输入输出关系。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。神经网络可以分为输入层、隐藏层和输出层。输入层接收数据，输出层产生预测结果，而隐藏层则负责数据的转换和特征的提取。

1.1.1示例：使用Python实现一个简单的神经网络

importnumpyasnp

#定义sigmoid激活函数

defsigmoid(x):

return1/(1+np.exp(-