第二章：AI大模型的基础知识2.2 深度学习基础2.2.1 神经网络的基本结构

1.背景介绍

深度学习是一种人工智能技术，它通过模拟人类大脑中的神经网络结构和学习过程，来解决复杂的计算问题。深度学习的核心思想是通过多层次的神经网络来进行数据的表示和抽象，从而实现对复杂数据的处理和理解。

神经网络的基本结构是深度学习的基础，它由多个相互连接的节点组成，每个节点称为神经元。这些神经元之间通过权重和偏置连接起来，形成了一种复杂的数据处理网络。神经网络可以通过训练来学习数据的特征和模式，从而实现对数据的分类、识别、预测等任务。

在本文中，我们将深入探讨神经网络的基本结构、核心概念和算法原理，并通过具体的代码实例来说明其工作原理。同时，我们还将讨论深度学习的未来发展趋势和挑战，并解答一些常见问题。

2.核心概念与联系

2.1 神经元

神经元是神经网络中的基本单元，它可以接收来自其他神经元的输入信号，进行处理，并输出结果。神经元的输入信号通过权重和偏置进行加权和处理，然后通过激活函数进行非线性变换，从而实现对数据的特征提取和模式识别。

2.2 权重和偏置

权重和偏置是神经元之间连接的参数，它们用于调整输入信号的强度和方向。权重表示连接两个神经元的强度，偏置表示神经元的阈值。通过调整权重和偏置，可以使神经网络更好地适应数据的特征和模式。

2.3 激活函数

激活函数是神经元的关键组成部分，它用于实现对输入信号的非线性变换。常见的激活函数有 sigmoid、tanh 和 ReLU 等。激活函数可以使神经网络具有更强的表达能力，从而实现对复杂数据的处理和理解。

2.4 损失函数

损失函数是用于衡量神经网络预