神经网络模型

神经网络模型是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，它由多个层次的节点（或称为“神经元”）组成，每个节点都与其他节点相连，并具有权重和偏置。信息从输入层传递到输出层，中间可以有任意数量的隐藏层。每个节点会对输入进行加权求和，然后通过一个激活函数进行处理，产生输出。这个输出又作为下一层节点的输入，如此反复，直到得到最终的输出结果。神经网络模型能够自动学习和提取数据的特征，广泛应用于机器学习和人工智能领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。