什么叫神经网络

神经网络是一种模拟人脑神经元的信息处理模型，用于实现机器学习和人工智能中的模式识别、决策等任务。它由多个神经元组成，这些神经元通过连接权重相互连接，并通过激活函数对输入进行加权求和和非线性变换，最终产生输出结果。神经网络通常包含一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层，每层中的节点（即神经元）使用前一层中所有节点的输出作为输入，以使所有神经元通过不同层彼此互连。每个神经元通常分配有一个权重，该权重在学习过程中会进行相应的调整，以改变神经元信号的强度。

神经网络是深度学习算法的核心，也是目前最为火热的研究方向之一。通过训练，神经网络可以从大量样本数据中学习隐藏的模式和规律，并应用这些模式和规律来做出预测、分类和决策等任务