neural network

神经网络（Neural Network）是一种模拟人脑神经元网络结构和工作原理的计算模型。它由多个神经元（节点）组成，这些神经元通过连接（权重）相互传递和处理信息。神经网络通常分为输入层、隐藏层和输出层。

神经网络的工作过程如下：首先，输入数据被传递到输入层，然后通过连接权重传递到隐藏层。在隐藏层中，每个神经元将输入数据与自身的权重相乘并进行加权求和，然后通过激活函数进行非线性转换。隐藏层的输出再传递到下一层，直到最后输出层产生最终的结果。

神经网络的训练过程是通过反向传播算法来实现的。该算法通过比较网络输出与期望输出之间的差异，并根据差异调整连接权重，以使网络的输出逐渐接近期望输出。这个过程需要大量的训练数据和迭代次数来优化网络的性能。

神经网络在机器学习和深度学习领域有广泛应用，可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。它具有自动学习和适应能力，可以从大量数据中提取特征并进行模式识别。