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2024-05-14
2023-05-07 20:03:08
神经网络是一种计算模型，其灵感来源于人类大脑的神经元结构。它由大量简单的神经元单元组成，这些单元通过连接的方式组成大量层次化的结构，能够模拟人类大脑的神经系统的功能。神经网络可以通过学习调整连接权重和阈值，从而实现复杂的数据处理和模式识别任务。它在图像、语音、自然语言处理、文本分类、游戏智能等领域有广泛的应用。
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2023-05-12
神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型。它由大量的人工神经元组成，通过它们之间的连接和权重来进行信息传递和处理。
神经网络的工作原理可以分为以下几个步骤：
输入层接收外部输入数据，并将其转化为网络可以处理的形式。
隐藏层通过一系列的加权和非线性变换将输入信号转化为新的特征表示。
输出层将隐藏层的输出转化为最终的预测结果。
神经网络通过反向传播算法不断调整权重，优化网络的预测能力。
神经网络具有自适应学习能力和并行处理能力，可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
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