神经网络结构

神经网络是人工智能领域的一个重要分支，它模拟人脑神经元的工作原理，通过大量的神经元连接进行信息处理。本文将介绍神经网络的基本结构。

神经元

神经网络的基本单元是神经元，每个神经元可以接收来自其他神经元的输入信号，并产生输出信号。神经元通常包含以下几个部分：

输入层：接收外部输入信号。
隐藏层：对输入信号进行处理，产生中间结果。
输出层：输出最终结果。

神经网络类型

根据网络层数的不同，神经网络可以分为以下几种类型：

单层感知器：只有一个输入层和一个输出层。
多层感知器：包含多个隐藏层。
卷积神经网络（CNN）：特别适用于图像识别任务。
循环神经网络（RNN）：特别适用于序列数据处理。

神经网络结构图

以下是一个简单的神经网络结构图：

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| 输入层          | --> | 隐藏层1         | --> | 隐藏层2         | --> 输出层
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扩展阅读

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