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神经网络是深度学习的基础，它模仿人脑神经元的工作方式。一个典型的神经网络包含三个主要部分：输入层接收原始数据，隐藏层进行特征提取和变换，输出层产生最终结果。每个神经元都会对输入进行加权求和，加上偏置项，然后通过激活函数进行非线性变换。这种结构使得神经网络能够学习复杂的非线性映射关系。
前向传播是神经网络的核心计算过程。首先，输入数据与权重矩阵相乘并加上偏置，这是线性变换步骤。然后将结果输入激活函数进行非线性变换。以我们的例子为例，输入向量2和3与权重矩阵相乘，得到隐藏层的输入值。经过激活函数处理后，数据继续向前传播到输出层。这个过程逐层进行，直到得到最终的网络输出。