神经网络有哪三个部分
神经网络主要包括三个部分：结构、激励函数、学习规则。
1. 结构：神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收数据，隐藏层进行复杂的思考过程，输出层给出最终的结果。
2. 激励函数：神经网络的激励函数是对每个神经元的输出进行非线性变换的函数，可以是sigmoid、tanh、relu等。非线性变换可以使得神经网络可以拟合任意一个函数。
3. 学习规则：神经网络的学习规则是指网络如何更新参数的方法，如反向传播（bp）算法。通过学习规则，神经网络可以根据误差调整权重和偏置等参数，从而不断优化网络的性能。
