人工神经网络基本原理_神经网络原理 🧠🚀
发布时间：2025-03-06 20:30:01来源：
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）是模仿生物神经系统工作方式的一种计算模型。它由大量的节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接相互作用，共同完成复杂的任务。人工神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层，每一层都包含多个神经元。这些神经元接收来自上一层的信息，并通过激活函数处理后传递给下一层。
人工神经网络的学习过程类似于人类学习的过程。在训练过程中，网络会不断调整连接权重，以减少预测误差。这种学习机制使得人工神经网络能够从数据中自动提取特征，从而实现对新数据的准确预测或分类。人工神经网络的应用范围非常广泛，涵盖了图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域。随着技术的发展，人工神经网络正逐渐成为推动人工智能发展的关键力量之一。💪💡
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