人工神经网络的工作原理

人工神经网络是模拟人脑神经元的工作原理，通过多个神经元之间的连接进行信息传递和处理，最终实现学习和预测的功能。其中包括输入层、隐藏层和输出层，每层都由多个神经元组成，每个神经元都有一个激活函数用于激活神经元并传递信号。在训练过程中，神经网络通过调整连接权重和偏差，不断优化模型，最终可以实现对输入数据的准确预测和分类。