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神经网络是一种受到生物神经系统启发而创建的计算模型。它模仿人脑中神经元的连接方式，通过大量相互连接的节点来处理信息。这种结构使得神经网络能够学习复杂的数据模式，并应用于图像识别、语音处理、自然语言理解等多个领域。
神经网络的基本结构包括三个主要层次。输入层负责接收外部数据，就像我们的感官系统。隐藏层是网络的核心，负责处理和变换数据，可以有一层或多层。输出层产生最终的结果或预测。每个神经元都与其他层的神经元相连，连接的强度由权重决定，这些权重在学习过程中会不断调整。
神经元的信息处理是神经网络的核心机制。每个神经元接收来自前一层的多个输入信号，每个输入都有对应的权重。神经元首先计算所有输入与权重的加权和，然后将这个和传递给激活函数。激活函数决定神经元的输出强度，常用的激活函数包括Sigmoid函数，它能将任意实数映射到0到1之间，模拟神经元的激活状态。
神经网络通过学习过程不断改进其性能。首先是前向传播，输入数据从输入层逐层传递到输出层，产生预测结果。然后计算预测值与真实值之间的误差。接下来是反向传播，误差信号从输出层反向传递到各个隐藏层和输入层。最后根据误差大小调整各层之间的连接权重，使网络能够减少预测误差，提高准确性。这个过程会重复进行，直到网络达到满意的性能。
神经网络在现代科技中有着广泛的应用。在图像识别领域，它能够进行人脸识别和医学影像分析。在自然语言处理方面，支持机器翻译和智能对话系统。语音识别技术让语音助手和语音转文字成为可能。在预测分析中，神经网络可以用于股票预测和天气预报。此外，自动驾驶技术也大量依赖神经网络进行路径规划和障碍物检测。这些应用展示了神经网络强大的学习和模式识别能力。