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什么是神经网络？
神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，它能够通过学习数据来识别模式、分类和回归等任务。
神经网络的基本结构
神经网络主要由以下几个部分组成：
- 输入层：接收输入数据。
- 隐藏层：处理输入数据，并进行特征提取。
- 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数据，调整神经元之间的连接权重，从而实现对输入数据的分类、回归等任务。
实践案例
以下是一个简单的神经网络案例，用于分类手写数字。
# 示例代码
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相关资源
神经网络结构图