神经网络是人工智能领域中一个重要的概念，它模拟了人脑的神经元结构，通过学习大量的数据来识别模式和进行预测。
神经网络的组成
神经网络主要由以下几个部分组成：
- 输入层：接收外部输入数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理，并传递到下一层。
- 输出层：输出最终的结果。
神经网络的类型
- 前馈神经网络：信息流只在一个方向上流动，从输入层流向输出层。
- 卷积神经网络：特别适合处理图像数据。
- 循环神经网络：能够处理序列数据，如时间序列或自然语言。
神经网络的原理
神经网络通过调整连接权重来学习数据中的模式。这个过程称为“训练”。
图像示例
以下是一个简单的神经网络结构图：
扩展阅读
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