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文档摘要

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摘要

神经网络是一种模拟生物神经系统（如大脑）结构与功能的计算模型。它由大量

相互连接的处理单元组成，这些单元被称为“神经元”或“节点”。通过调整神经元之间的

连接权重，网络能够从数据中提取模式。为了进一步提升模型的学习能力和动态表现，

可以在神经网络中添加惯性项。惯性通常通过引入额外的状态变量或调整网络结构来

实现，从而使网络不仅能够处理当前输入，还能结合过去的状态信息，更好地捕捉时

间相关的特性。