神经网络是人工智能领域的一个重要分支，它模拟了人脑神经元的工作方式，用于处理复杂的模式和数据进行学习。下面是一些神经网络的基本概念和例子。

神经网络的基本结构

神经网络主要由以下几部分组成：

  • 输入层：接收输入数据。
  • 隐藏层：处理数据并提取特征。
  • 输出层：输出最终的结果。

神经网络结构

神经网络的应用

神经网络在许多领域都有广泛的应用，以下是一些例子：

  • 图像识别：例如，识别图片中的对象。
  • 自然语言处理：例如，翻译文本或生成对话。
  • 游戏：例如，训练智能体进行棋类游戏。

神经网络应用

扩展阅读

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