神经网络简单示意图

神经网络是机器学习中的一种模型，其灵感来源于人脑神经元之间的连接。该模型由多个层次的神经元组成，每个层次都包含若干个神经元。这些神经元之间通过权重连接在一起，用于传递信息。输入数据首先被送入输入层，然后逐层传递到输出层。在每一层中，神经元会对输入进行加权求和，并通过激活函数将结果映射到输出范围。训练过程中，神经网络会根据误差反向传播调整权重，以最小化预测值与实际值之间的差距。这种简单而强大的模型广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。