nerual network

神经网络（Neural Network）是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，用于识别模式和分类数据。它由多个相互连接的节点（称为“神经元”或“层”）组成，通过调整连接权重来学习数据中的复杂特征。神经网络在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果，如深度学习、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。尽管神经网络具有强大的学习能力，但它们也容易受到过拟合、梯度消失等问题的影响。为了解决这些问题，研究人员不断提出新的算法和技术，以提高神经网络的性能和泛化能力。