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神经网络简介
神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
神经网络的特点
- 并行处理：神经网络可以并行处理大量数据。
- 自适应学习：神经网络可以通过学习不断优化其性能。
- 鲁棒性：神经网络对噪声和错误数据具有较强的鲁棒性。
神经网络结构
神经网络通常由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 输入层：接收输入数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理。
- 输出层：生成最终结果。
实例学习
下面是一个简单的神经网络实例，用于实现一个简单的图像识别任务。
实例图片
实例代码
# 以下为示例代码，用于构建神经网络
扩展阅读
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