神经网络（拓扑结构）

神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，其基本组成单元是神经元。神经元之间通过连接权重传递信息，并通过激活函数进行非线性变换。神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层，每一层都由多个神经元组成。输入层接收外部输入信号，输出层产生最终输出结果。隐藏层负责对输入信号进行抽象和处理，提取特征并转化为更高层次的信息。神经网络的训练过程是通过反向传播算法不断调整连接权重，使网络能够学习到输入与输出之间的映射关系。神经网络具有强大的模式识别和学习能力，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。