神经网络是一种模拟人脑思维方式的计算模型它由若干个神经元(或称为节点)构成。这些神经元可以通过_―_来相互连接。

神经网络是一种模拟人脑思维方式的计算模型，它由若干个神经元（或称为节点）构成。这些神经元可以通过权重和偏置来相互连接。

具体来说，神经网络通常由多个层组成，每个层包含若干个神经元。每个神经元接收输入信号，并对输入信号进行计算和变换，产生输出信号，并将输出信号传递给下一层的神经元。每个神经元的输出信号可以通过权重和偏置与下一层的神经元进行连接，并传递给下一层进行处理。

在神经网络中，不同层之间的神经元连接方式可以不同，常见的连接方式包括全连接、卷积连接、循环连接等。不同的连接方式可以实现不同的神经网络结构，用于处理不同类型的数据和任务。

通过不断调整神经网络中的权重和偏置，可以使得神经网络的输出结果逐渐接近于真实值，从而实现对数据的拟合和预测。神经网络已经在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域取得了广泛的应用。