神经网络路线图

神经网络路线图是一种可视化工具，用于描述神经网络的结构、设计和训练过程。它通常包括输入层、隐藏层和输出层，每一层都包含多个神经元。神经元之间通过权重连接，权重决定了信息在网络中的传递方式。在训练过程中，神经网络通过反向传播算法不断调整权重，以最小化预测值与实际值之间的误差。随着训练的进行，神经网络的性能会逐渐提高，最终实现对数据的准确预测。总之，神经网络路线图是一种简洁明了的方式，帮助我们理解神经网络的工作原理和设计思路。