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神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的机器学习算法。它由多个相互连接的节点组成，能够学习复杂的数据模式。神经网络主要包含三个部分：输入层接收原始数据，隐藏层进行特征提取和处理，输出层产生最终结果。
前向传播是神经网络处理数据的核心过程。首先，输入层接收原始数据。然后，数据通过带有权重的连接传递到下一层。每个节点将接收到的输入与对应权重相乘并求和，再加上偏置项。接着应用激活函数进行非线性转换。这个过程逐层进行，直到数据到达输出层产生最终结果。
反向传播是神经网络学习的关键机制。首先计算预测值与真实值之间的误差，通常使用损失函数来衡量。然后误差信号从输出层向前传播回隐藏层和输入层。在传播过程中，算法计算每个权重对总误差的贡献，即梯度。最后使用梯度下降等优化算法更新权重，使网络预测更加准确。
激活函数是神经网络中的关键组件，它为网络引入非线性特性，使神经网络能够学习复杂的模式。常见的激活函数包括ReLU函数，它将负值设为零，正值保持不变；Sigmoid函数，输出范围在零到一之间；以及Tanh函数，输出范围在负一到正一之间。不同的激活函数适用于不同的应用场景。
总结一下神经网络算法的工作过程：神经网络通过前向传播处理输入数据，将信息逐层传递并进行特征提取。反向传播算法实现了权重的自动学习和优化。激活函数为网络引入非线性特性，增强了表达能力。多层的网络结构使其能够学习复杂的数据模式。如今神经网络已广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等众多领域，是人工智能发展的重要基础。