神经网络是机器学习领域中一个重要的分支，它模仿人脑的工作原理，通过调整神经元之间的连接权重来学习数据中的模式。

神经元

神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，经过激活函数处理后输出信号。

层

神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，输出层产生最终结果。

激活函数

激活函数用于引入非线性，使得神经网络能够学习更复杂的模式。

训练过程

神经网络的训练过程包括前向传播和反向传播。在前向传播中，数据从输入层流向输出层；在反向传播中，根据损失函数计算梯度，并更新权重。

应用

神经网络在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域有着广泛的应用。

神经网络结构图

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