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神经网络是一种受生物大脑结构启发而构建的计算模型。它由许多相互连接的简单处理单元组成，这些单元被称为神经元或节点。就像大脑中的神经元通过突触连接一样，人工神经网络中的节点也通过加权连接相互传递信息。
神经网络具有分层的结构。输入层接收原始数据，比如图像的像素值或文本的单词。隐藏层是网络的核心，负责复杂的计算和特征提取，可以有一个或多个隐藏层。输出层产生网络的最终结果，比如分类结果或预测值。信息从输入层流向输出层，每一层的神经元都与下一层的神经元相连。
神经网络的学习过程包括四个关键步骤。首先是前向传播，输入数据从输入层逐层传递到输出层。然后计算误差，将网络的输出与正确答案进行比较。接下来是反向传播，根据误差反向调整网络中的权重参数。最后重复这个过程成千上万次，网络不断优化，直到能够准确预测结果。
激活函数是神经网络中的关键组件，它决定神经元是否被激活以及输出信号的强度。常用的激活函数包括Sigmoid函数，它将输入映射到0到1之间；ReLU函数，它将负数变为0而保持正数不变；以及Tanh函数，它输出-1到1之间的值。激活函数为神经网络引入了非线性特性，使网络能够学习复杂的模式和关系。
神经网络在现代社会有着极其广泛的应用。在计算机视觉领域，它用于图像识别、人脸识别和物体检测。在自然语言处理方面，支持机器翻译和智能聊天机器人。语音识别技术让我们能够与设备进行语音交互。推荐系统为用户提供个性化内容。在医疗领域，神经网络协助疾病诊断和影像分析。自动驾驶汽车也依赖神经网络进行环境感知和决策。这些应用正在深刻改变我们的生活方式。