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神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型。它由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每一层包含多个神经元，神经元之间通过带权重的连接相连。数据从输入层进入，经过隐藏层的计算处理，最终在输出层产生预测结果。
前向传播是神经网络进行预测的核心过程。输入数据从输入层开始，每个神经元接收来自前一层的输入，计算加权和并加上偏置，然后通过激活函数产生输出。这个过程逐层进行，直到输出层产生最终的预测结果。
损失函数用来衡量神经网络预测值与真实值之间的差距。梯度是损失函数相对于参数的变化率，它指示了参数改变时损失函数如何变化。梯度下降算法利用梯度信息，沿着负梯度方向更新参数，从而逐步减小损失函数的值。