神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，广泛应用于机器学习和深度学习领域。以下是一些关于神经网络的资源，可以帮助你从基础到高级逐步掌握相关知识：
入门教程：
《神经网络教程：从原理到实践的全面解析》提供了详细的神经网络教程，重点掌握神经网络的用法。
《Intro Neural Networks》是一个开源项目，由VivekPa创建，旨在为初学者提供一个易理解、实践导向的神经网络入门教程。
基础知识：
阿里云培训中心的《神经网络概览及算法详解》课程涵盖了人工神经网络、感知神经网络、竞争神经网络和反馈神经网络等多种神经网络模型。
《深度学习与CV教程(3) | 神经网络与反向传播》讲解了神经网络计算图、前向传播与反向传播等内容。
进阶学习：
《神经网络与深度学习》入门教程（中文版）介绍了神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型（前馈网络、卷积网络、循环网络等）以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。
《解析深度学习——卷积神经网络原理与视觉实践》全书共14章，详细介绍了卷积神经网络的基础知识、基本部件、经典结构和模型压缩等基础理论内容。
实际应用：
阿里云开发者社区的《深度学习教程| 神经网络基础》以房价预测为例，讲解了神经网络模型结构和基础知识。
Paperswithcode网站分享了大量研究论文及其代码，特别适合想要找到已经有代码实现的图神经网络（GNN）模型的学习者。
高级资源：
阿里云天池的《史上最全的深度学习资源汇总》包含了深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等多种流行的网络结构。
《基于自适应神经网络的云资源预测模型》融合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的特点，用于挖掘历史数据的特征，预测未来的资源需求。
通过以上资源，你可以系统地学习神经网络的基础知识、进阶理论和实际应用，从而在深度学习领域取得更好的成果。
