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神经网络是一种受生物大脑启发的计算模型。它模仿神经元之间的连接方式，由输入层、隐藏层和输出层组成。每个圆圈代表一个神经元，线条代表神经元之间的连接。神经网络的目标是学习输入数据与输出结果之间的复杂非线性关系。
神经网络通过训练过程来拟合数据。首先是前向传播，输入数据通过网络层层传递计算输出。然后计算损失，比较网络输出与期望结果的差异。接着进行反向传播，计算损失相对于每个权重的梯度。最后通过优化算法调整权重，这个过程不断迭代直到损失收敛。
神经网络具有强大的应用能力。在模式识别方面，它能进行图像分类和语音识别。在预测分析中，可以预测股价和天气。在内容生成领域，能够生成文本和创作图像。在决策辅助方面，应用于推荐系统和自动驾驶。在自然语言处理中，实现机器翻译和问答系统等功能。
神经网络也有明显的局限性。它无法进行真正的理解和推理，只能学习数据中的统计模式。缺乏人类的常识推理能力，难以识别因果关系，主要学习相关性。存在黑箱问题，解释性差。通常需要大量标注数据才能有效学习，无法保证绝对的准确性，容易受到对抗样本的攻击。
总结一下神经网络的边界。神经网络是强大的模式识别和预测工具，通过训练过程学习数据中的复杂关系。它在图像识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用，但也存在明显局限。其边界主要体现在对数据的高度依赖性、缺乏可解释性、无法进行真正的因果推理等方面。神经网络是人工智能的重要工具，但并非真正的智能。