神经网络实现

神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，广泛应用于机器学习和深度学习领域。它由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点相互连接形成层次结构。每个神经元接收输入，进行加权处理，并通过激活函数产生输出，传递给下一层的神经元。神经网络的学习过程主要通过调整各层之间的连接权重来实现，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。这种机制使神经网络能够从大量数据中自动提取特征，完成诸如图像识别、语音识别、自然语言处理等复杂任务。随着深度学习技术的发展，多层神经网络（即深度神经网络）在许多人工智能应用中取得了突破性进展，极大地推动了人工智能领域的进步。