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神经网络是人工智能的核心技术之一。它模仿人脑的结构，由许多简单的处理单元相互连接组成。这些网络能够从数据中学习复杂的模式，解决分类、识别和预测等问题。
神经元是神经网络的基本单元。它接收多个输入信号，每个输入都有对应的权重。神经元计算所有输入的加权和，加上偏置项，然后通过激活函数产生输出。这个简单的数学运算是整个神经网络的基础。
神经网络采用层级结构组织。输入层接收原始数据，隐藏层进行复杂的特征提取和计算，输出层产生最终结果。信息通过连接从输入层逐层传播到输出层。多个隐藏层构成深度神经网络，能够学习更复杂的模式。
前向传播是神经网络进行预测的核心过程。当输入数据进入网络时，信息从输入层开始，逐层向前传播。每个神经元接收前一层的输出，进行计算后传递给下一层。这个过程一直持续到输出层，最终产生网络的预测结果。
神经网络通过训练过程来学习。首先计算预测结果与真实结果的误差，然后使用反向传播算法计算每个权重对误差的贡献，接着调整权重来减小误差。这个过程不断重复，直到网络的预测误差足够小。通过这种方式，神经网络能够从数据中学习复杂的模式。