1. 核心结论

• 神经网络是深度学习的基础架构，由大量互连的人工神经元组成
• 通过前向传播计算输出，通过反向传播更新参数
• 不同网络结构（CNN、RNN、Transformer）适用于不同任务

2. 基础概念

神经元：模拟生物神经元的计算单元，接收输入并产生输出 激活函数：引入非线性的函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh 前向传播：输入数据从输入层经隐藏层传递到输出层的过程 反向传播：通过链式法则计算梯度并更新网络参数的算法

3. 实战场景

• 图像分类（CNN）
• 序列预测（RNN/LSTM）
• 文本理解与生成（Transformer）

4. 关联笔记

• 深度学习基础
• Transformer原理
• 注意力机制