神经网络和卷积神经网络相关参考文献

神经网络（Neural Networks）是一种受生物神经元启发的计算模型，用于处理复杂的非线性数据建模任务。它们广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）则是神经网络的一种特殊类型，专为处理具有网格结构的数据设计，如图像。

如果你想深入了解神经网络和卷积神经网络，以下是一些经典的参考文献：

1. **《深度学习》(Deep Learning)** by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, and Aaron Courville - 这本书是深度学习领域的经典之作，其中包括了对神经网络和卷积神经网络的详细介绍以及实际应用案例。

2. **《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》** (ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks) - Alex Krizhevsky等人这篇论文介绍了AlexNet，第一个在大规模视觉识别挑战上取得突破的卷积神经网络架构。

3. **《卷积神经网络》(Convolutional Neural Networks)** 一书，作者可能是LeCun等，或Goodfellow的书籍中也有相关内容 - 这些资源深入剖析了卷积操作如何在神经网络中提高图像处理效率。

4. **《Python深度学习》(Deep Learning with Python)** - François Chollet的作品，涵盖了用Keras库构建包括卷积神经网络在内的各种深度学习模型的方法。

相关问题：
1. 卷积神经网络相比于普通神经网络的优势在哪里？
2. 如何选择合适的激活函数来增强神经网络的表现？
3. 在实践中，如何避免卷积神经网络中的过拟合问题？