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神经网络基础

1.神经网络简介

神经网络是一种受生物神经元结构启发的计算模型，能够通过学习数据中的模式来进行预测和分类。在模式识别领域，神经网络被广泛应用，特别是在处理复杂、高维数据时表现尤为突出。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层，每个层由若干神经元组成。神经元之间通过连接权重进行信息传递，并通过激活函数进行非线性变换。

1.1神经网络的基本结构

神经网络的基本结构可以分为以下几个部分：

输入层：接收外部数据的层。

隐藏层：位于输入层和输出层之间的层，用于提取数据的特征和模式。

输出层：生成最终预测结果的层。

每个神经元可以表示为一个计算