神经网络是人工智能领域中一个重要的组成部分，它模拟了人脑神经元的工作方式，用于处理和识别复杂的数据模式。以下是一些常见的神经网络结构：
- 感知机 (Perceptron): 神经网络的基础结构，用于二分类问题。
- 多层感知机 (MLP): 包含多个隐藏层的感知机，可以处理更复杂的问题。
- 卷积神经网络 (CNN): 特别适合图像识别任务，通过卷积层提取图像特征。
- 循环神经网络 (RNN): 能够处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等。
- 长短期记忆网络 (LSTM): RNN的一种变体，能够学习长期依赖关系。
神经网络结构图
以下是一个神经网络结构的示例：
- 输入层: 接收输入数据。
- 隐藏层: 处理输入数据，提取特征。
- 输出层: 生成预测结果。
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