神经网络是人工智能领域中一个非常重要的部分，它模仿人脑的工作方式，通过大量的节点和连接进行学习和计算。以下是一些神经网络的基础知识。
什么是神经网络？
神经网络是由许多相互连接的节点（称为神经元）组成的计算系统。每个神经元都可以接收输入信号，经过处理后输出结果。这些输出信号可以传递到其他神经元的输入端，从而形成复杂的网络结构。
神经网络的组成
- 输入层：接收外部输入数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理和转换。
- 输出层：输出最终结果。
神经网络的学习过程
神经网络通过学习大量的样本数据来调整神经元之间的连接权重，从而实现从输入到输出的映射。
例子
以下是一个简单的神经网络示意图：
学习资源
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神经网络的应用非常广泛，从图像识别到自然语言处理，都有着不可或缺的作用。希望这份基础知识能对您有所帮助！🌟