neural

神经网络是一种模仿人脑神经元连接方式的计算模型。它由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点通过边（或称为“权重”）相互连接。每个节点都会接收来自其他节点的输入，然后根据这些输入和自己的权重计算出一个输出值。这个输出值会进一步传递给网络中的其他节点，形成一个复杂的信息处理流程。神经网络在许多领域都有广泛的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。它们能够从数据中学习到复杂的模式，并做出预测或决策。尽管神经网络的概念并不新鲜，但由于计算能力的提升和大数据的出现，近年来神经网络的研究和应用取得了显著的进步。