神经网络是机器学习领域的一个核心概念，它模仿人脑的神经元结构，用于处理复杂的模式识别和决策问题。以下是一些神经网络基础知识的介绍。
什么是神经网络？
神经网络由多个相互连接的神经元组成，每个神经元负责处理一部分输入信息，并将结果传递给其他神经元。通过这种方式，神经网络可以学习复杂的输入输出关系。
神经网络的组成
- 输入层：接收原始数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
- 输出层：根据隐藏层的结果，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数据，调整神经元之间的连接权重，从而能够对新的数据进行预测。
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以上内容是关于神经网络基础知识的简要介绍，希望对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言讨论。