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神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型。它由多个层组成：输入层接收原始数据，隐藏层进行复杂的计算和特征提取，输出层给出最终结果。每个圆圈代表一个神经元，连接线表示神经元之间的连接，每个连接都有权重。
神经网络的工作原理是这样的：数据从输入层进入，通过连接传递到隐藏层，最终到达输出层。每个神经元接收来自上一层的输入信号，将每个信号乘以对应的连接权重，然后进行加权求和并加上偏置，最后通过激活函数产生输出。
神经网络的训练过程是这样的：首先通过前向传播计算预测输出，然后计算预测结果与期望结果之间的误差，接着通过反向传播算法计算每个权重对总误差的贡献，最后更新权重以减小误差。这个过程会重复成千上万次，直到误差足够小，网络学会了正确的模式。
神经网络在现代生活中有着广泛的应用。在图像识别领域，它能进行人脸识别和物体检测。在自然语言处理方面，实现机器翻译和智能聊天机器人。语音识别技术让我们有了智能语音助手。推荐系统为我们提供个性化服务。自动驾驶汽车也依靠神经网络进行环境感知和决策。神经网络正在深刻地改变着我们的生活方式。
总结一下今天学到的内容：神经网络是模仿人脑结构的计算模型，由多层神经元组成。它通过前向传播计算输出，通过反向传播学习调整参数。神经网络在图像识别、语音处理、自然语言理解等领域都有广泛应用，是人工智能发展的重要基石，将继续推动未来科技的进步。