神经网络模型：结构、训练、应用及挑战

# 神经网络模型
## 基本结构
### 输入层
#### 特征输入
#### 数据预处理
### 隐藏层
#### 激活函数
##### ReLU
##### Sigmoid
##### Tanh
### 输出层
#### 预测结果
#### 分类任务
#### 回归任务
## 训练过程
### 反向传播算法
#### 误差计算
#### 权重更新
### 梯度下降法
#### 批量梯度下降
#### 小批量梯度下降
#### 随机梯度下降
### 误差反向传播
#### 学习率调整
#### 动量优化
## 损失函数
### 均方误差
#### 适用场景
### 交叉熵损失
#### 分类问题
### 其他损失函数
#### Hinge损失
#### Kullback-Leibler散度
## 医学影像处理
### 卷积神经网络 CNN
#### 特征提取
#### 图像分类
### 卷积层
#### 滤波器
#### 卷积操作
### 激活层
#### 非线性变换
### 池化层
#### 最大池化
#### 平均池化
## 时序数据处理
### 递归神经网络 RNN
#### 时间序列预测
#### 状态保留
### 长短期记忆 LSTM
#### 记忆单元
#### 输入、遗忘、输出门
### 门控递归单元 GRU
#### 简化结构
#### 计算效率
## 生成对抗网络
### 生成器
#### 数据生成
### 判别器
#### 判别真实与生成
### 对抗训练
#### 博弈过程
## 应用领域
### 图像识别
### 自然语言处理
### 自动驾驶
### 金融分析
## 优势与挑战
### 自学习能力
#### 特征自动提取
### 数据需求
#### 大规模训练数据
### 计算资源
#### GPU加速
### 模型可解释性
#### 黑箱问题
#### 可解释性方法