神经网络拟合（Neural Network Approximation）

神经网络拟合是指使用神经网络模型来对实际数据进行建模和预测的过程。神经网络模型是一种基于人工神经元的计算模型，可以通过训练来学习数据的特征和模式，并生成预测结果。

在神经网络拟合中，我们首先需要确定神经网络的结构和参数。神经网络的结构包括输入层、输出层和若干个隐藏层，每个层都包含多个神经元。神经网络的参数包括权重和偏差，它们的优化是通过反向传播算法来实现的。

一旦神经网络的结构和参数确定，我们就可以使用数据来训练神经网络。训练的过程是将训练数据输入到神经网络中，计算预测结果和实际结果之间的误差，并通过反向传播算法来更新神经网络的参数，使得误差最小化。这个过程被称为优化或者拟合。

一旦神经网络训练完成，我们就可以使用它来进行预测。对于新的输入数据，我们将其输入到神经网络中，神经网络会计算出对应的输出结果，这个过程被称为推理。通过不断的迭代训练和预测，我们可以不断优化神经网络的性能，提高其预测精度和泛化能力。