神经网络示意图

神经网络是一种模拟人类大脑神经元工作原理的计算模型，由大量的神经元（或称为节点）组成。这些神经元按照层次结构排列，分为输入层、隐藏层和输出层。每个神经元都与其他神经元相连接，并通过权重来调整信号传递的强度。当输入数据进入神经网络时，它将沿着连接传递并经过激活函数的处理，最终产生输出结果。训练神经网络的过程就是通过反向传播算法不断调整权重，使网络能够更好地拟合训练数据。神经网络具有强大的模式识别能力，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。