神经网络是机器学习领域的一个重要分支，它模仿人脑的神经网络结构，通过学习大量的数据来提取特征并进行预测。以下是神经网络原理的一些基本概念：
1. 神经元
神经元是神经网络的基本组成单元，它通过输入层接收信息，经过隐藏层处理后，输出最终结果。
2. 神经网络结构
神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收外部信息，隐藏层负责特征提取，输出层负责生成预测结果。
3. 激活函数
激活函数用于引入非线性因素，使神经网络具有学习复杂模式的能力。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
4. 学习算法
神经网络通过学习算法不断调整权重和偏置，以优化预测结果。常见的学习算法有梯度下降、反向传播等。
5. 应用场景
神经网络在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域有着广泛的应用。
神经网络结构图
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