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神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由多个相互连接的神经元组成，能够处理复杂的模式识别、分类和预测任务。左侧是生物神经元的结构，包括细胞体、树突、轴突和轴突末梢。右侧是人工神经网络中的神经元模型，它接收多个输入信号，每个输入都有一个权重，然后通过激活函数产生输出。神经网络是深度学习的核心技术，广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
神经网络的基本结构由三种主要层次组成。首先是输入层，它接收外部数据，如图像像素或文本特征。然后是隐藏层，负责处理和转换信息，深度神经网络可以有多个隐藏层。最后是输出层，产生最终的预测结果。层与层之间通过权重连接，这些权重决定了信号传递的强度。每个神经元都有一个激活函数，如图中所示的Sigmoid函数，它将神经元的加权输入转换为输出信号。激活函数引入非线性特性，使网络能够学习复杂的模式。
神经网络的学习过程包含四个关键步骤。首先是前向传播，网络接收输入数据，通过各层神经元和连接权重计算预测输出。第二步是计算损失，将预测结果与真实标签比较，评估预测的准确性。常用的损失函数包括均方误差，如图所示。第三步是反向传播，从输出层向输入层计算每个参数对损失的贡献（梯度）。最后是参数更新，使用梯度下降等优化算法调整网络的权重和偏置，使损失函数最小化。通过多次迭代这个过程，神经网络逐渐学习数据中的模式，提高预测准确性。
神经网络有多种类型，适用于不同的任务。前馈神经网络是最基本的类型，信息只向前传递。卷积神经网络专门用于处理网格数据，如图像，它通过卷积层提取特征，然后通过池化层降维，最后通过全连接层进行分类。循环神经网络适合处理序列数据，如文本和时间序列，它具有记忆功能，能够利用之前的信息。生成对抗网络由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真的数据。神经网络广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域，推动了人工智能的快速发展。
总结一下，神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，由多层相互连接的神经元组成。它的基本结构包括输入层、一个或多个隐藏层和输出层，层与层之间通过权重连接。神经网络的学习过程包括前向传播计算预测输出，计算损失评估预测准确性，反向传播计算梯度，以及参数更新优化网络权重。常见的神经网络类型有卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等，它们适用于不同类型的任务。神经网络已广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域，推动了人工智能技术的快速发展。