神经网络是现代人工智能的核心技术之一，它模仿了人脑的神经网络结构，通过学习大量的数据来模拟人类的认知过程。下面，我们将对神经网络的基本结构进行解析。

神经网络基本组成部分

  1. 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、计算输出。
  2. 层：由多个神经元组成，通常分为输入层、隐藏层和输出层。
  3. 连接：神经元之间的连接，用于传递数据。
  4. 权重：连接中的参数，用于调整输入对输出的影响。

神经网络结构类型

  1. 感知机：简单的二分类模型，只有一个输入层和一个输出层。
  2. 全连接神经网络：每个神经元都与前一层和后一层的所有神经元相连。
  3. 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别，具有局部感知和权值共享的特点。
  4. 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据，能够处理时间依赖性。

示例图片

神经网络结构

扩展阅读

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