神经网络示意图

神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，由大量的处理节点（或称为“神经元”）按照一定的结构组成。每个神经元接收到的信号超过一定阈值时，就会被激活并向其他神经元发送信号。这种网络能够学习和识别模式，是深度学习和人工智能的重要基础。在示意图中，我们可以看到神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，每一层都包含多个神经元。输入层接收原始数据，隐藏层进行数据处理和特征提取，输出层则输出最终的预测结果。通过调整神经元之间的连接权重，神经网络可以自我学习和优化，从而提高预测的准确性。