神经网络是人工智能领域的一个核心概念，它模拟人脑的工作原理，通过大量的神经元连接进行信息处理。以下是一些神经网络基础知识的介绍。
神经元
神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过激活函数处理后输出信号。每个神经元都与其他神经元相连，形成复杂的网络结构。
激活函数
激活函数是神经网络中用于引入非线性特性的函数，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
网络结构
神经网络的结构多种多样，常见的有全连接网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
训练过程
神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播。通过不断调整神经元的权重，使网络能够更好地拟合训练数据。
应用领域
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。
图像展示
下面是神经网络的一个示例图片：
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