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神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型。人脑由数十亿个神经元组成，它们通过复杂的连接网络来处理信息。人工神经网络就是受此启发，用数学方法模拟这种结构，让计算机也能像人脑一样学习和思考。
神经元是神经网络的基本计算单元。它的工作原理很简单：首先接收多个输入信号，每个输入都有对应的权重，表示这个输入的重要程度。然后将所有加权输入相加，再通过激活函数处理，最终产生一个输出信号传递给下一层。
真正的神经网络通常包含多个层次。输入层负责接收原始数据，比如图片的像素值。中间的隐藏层负责提取和处理特征，层数越多，网络就能学习越复杂的模式。最后的输出层产生最终结果，比如分类的概率。每一层的神经元都与下一层的所有神经元相连，这叫做全连接结构。
神经网络的学习过程就像学生做练习题一样。首先，网络接收训练数据作为输入，然后产生一个预测结果。接着将这个预测与正确答案进行比较，计算出误差。根据这个误差，网络会调整内部的权重参数，让下次预测更准确。这个过程会重复成千上万次，网络就越来越聪明了。
神经网络已经深入到我们生活的方方面面。在图像识别方面，它能准确识别照片中的猫狗、人脸等物体。语音识别让我们可以用语音控制手机和智能音箱。推荐系统根据我们的喜好推荐电影、音乐和商品。在医疗领域，神经网络帮助医生诊断疾病。甚至在游戏中，AI也能成为我们的对手或队友。