神经网络

神经网络是人工智能领域的一个重要概念，特别是在机器学习和深度学习中。神经网络是一种模拟人类大脑神经元结构和功能的计算模型，其目的是实现类似于人脑的信息处理能力。神经网络由多个相互连接的神经元（节点）组成，这些神经元可以处理和传递信息。

在神经网络中，每个神经元都有一个输入、一个激活函数和一个输出。输入来自于其他神经元的输出，经过激活函数处理后，得到当前神经元的输出。激活函数的作用是引入非线性因素，使得神经网络能够学习和表示更复杂的数据模式。

神经网络可以分为多层，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收输入数据，输出层负责输出计算结果，隐藏层则负责在输入层和输出层之间进行信息处理。一个神经网络可以有一个或多个隐藏层，隐藏层的数量和每层神经元的数量决定了神经网络的复杂程度和学习能力。

神经网络的学习过程通常包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指输入数据从输入层经过各个隐藏层，最终到达输出层，得到预测结果。反向传播是指根据预测结果与真实结果之间的差异，通过调整神经元之间的连接权重和偏置，逐步优化神经网络的性能。

神经网络在人工智能领域的应用非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。随着深度学习技术的发展，神经网络结构越来越复杂，性能也越来越强大，为解决许多实际问题提供了有力的支持。「&」

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维基百科：神经网络

神经网络（neural network）是在动物、人类或计算机系统中形成神经系统结构的神经元互联群或神经元模拟，可能指：

神经回路（neural circuit），是由生物的神经元、细胞、触点等组成的神经网络。 动物神经网（nerve net），是一种径向对称的生物神经系统。 人工神经网络（artificial neural network），是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或“类神经网络”。