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神经网络是一种模仿生物神经系统结构的计算模型。它由大量简单的处理单元，也就是神经元相互连接而成。这些神经元通过连接传递信号，形成复杂的网络结构，能够学习输入数据与输出结果之间的复杂关系。
神经元是神经网络的基本处理单元。每个神经元接收多个输入信号，每个输入都有对应的权重。神经元将所有输入与权重相乘后求和，再加上偏置项，最后通过激活函数产生输出。这个过程可以表示为：输出等于激活函数作用于加权输入之和加偏置的结果。
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。没有激活函数，神经网络只能学习线性关系。常见的激活函数包括Sigmoid函数，它将输入映射到0到1之间；ReLU函数，对负值输出0，正值保持不变；以及Tanh函数，输出范围在负1到正1之间。这些非线性函数使神经网络能够学习复杂的模式。
多层神经网络由多个层次组成。输入层接收原始数据，隐藏层负责特征提取和数据变换，输出层产生最终结果。每一层的神经元都与下一层的所有神经元相连。隐藏层越多，网络的表达能力越强，能够学习更复杂的模式。这种深层结构是深度学习的基础，使神经网络能够处理图像识别、自然语言处理等复杂任务。
神经网络的学习是一个迭代优化过程。首先进行前向传播，数据从输入层流向输出层计算预测结果。然后计算损失函数，衡量预测值与真实值的差距。接着通过反向传播算法计算每个权重对损失的梯度。最后根据梯度更新权重参数。这个过程不断重复，损失值逐渐下降，网络性能持续改善，直到达到满意的精度。这就是神经网络学习的核心机制。