神经网络是机器学习领域的重要模型之一，它模拟人脑神经网络的结构和功能，通过学习数据中的特征和规律，实现智能识别、分类和预测等功能。

目录

什么是神经网络？

神经网络（Neural Network）是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型。它由大量的神经元组成，每个神经元都与其他神经元连接，形成一个复杂的网络结构。

神经网络的基本结构

神经网络的基本结构包括：

  • 输入层：接收外部输入数据。
  • 隐藏层：对输入数据进行处理和特征提取。
  • 输出层：输出最终结果。

神经网络的工作原理

神经网络通过学习大量的样本数据，不断调整神经元之间的连接权重，从而实现对输入数据的分类和预测。

神经网络的应用

神经网络在各个领域都有广泛的应用，例如：

  • 图像识别：识别图像中的物体、场景等。
  • 语音识别：将语音信号转换为文字。
  • 自然语言处理：理解、生成自然语言。
  • 推荐系统：根据用户的历史行为推荐商品、电影等。

进一步阅读

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神经网络结构图