神经网络

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神经网络

详 情 说 明

神经网络是一种模仿生物神经元结构和功能的计算模型，它由大量相互连接的节点（或称“神经元”）组成，每个节点接收输入信号并进行简单的计算后再传递给下一层。在深度学习和机器学习领域，神经网络已成为强大的工具，能够学习复杂的数据模式并执行分类、回归和生成任务。

典型的神经网络包含输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收原始数据，隐藏层通过权重和激活函数进行特征提取和转换，而输出层则根据任务需求返回预测结果。神经网络的核心训练算法是反向传播，它通过计算损失函数的梯度并调整连接权重来优化模型性能。

神经网络的强大之处在于它的非线性激活函数（如ReLU、Sigmoid）和层次化结构，使其能够逼近任意复杂函数。现代神经网络变体如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）已在计算机视觉、自然语言处理等领域取得突破性成果。