神经网络读书报告

神经网络是模拟人脑神经元工作的计算模型，是人工智能的基础。
它由输入层、隐藏层、输出层组成：
输入层接收数据（如图像像素），隐藏层对数据逐层加工，输出层给出结果（如 “猫” 或 “狗”）。
每个 “神经元” 会给输入数据加权求和，再通过激活函数输出信号，让网络能处理复杂问题。
比如手机人脸识别、语音助手、购物推荐，背后都有它的身影。
它的优势是能从数据中 “自学” 规律，不用人工编程所有规则。
对初学者来说，先掌握 “分层处理数据” 的核心思想，就能轻松入门。