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10.神经网络与深度学习

10.1神经网络的基本概念

神经网络是一种计算模型，受人脑神经元结构的启发，通过大量的输入数据学习并提取特征，从而进行复杂的模式识别任务。神经网络由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点通过连接（或称为“突触”）相互传递信息。每个节点对输入数据进行简单处理，并将结果传递给下一层节点，最终形成一个复杂的非线性映射，以实现对输入数据的分类、回归、聚类等任务。

10.1.1神经元模型

神经元是神经网络的基本计算单元。一个典型的神经元模型包括以下部分：

输入：神经元接收来自前一层节点的输入信号。

权重：每个输入信号乘以一个权