神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，由大量相互连接的节点（称为“神经元”）组成。它通过模拟人脑处理信息的方式，能够从数据中学习复杂的模式和关系，广泛应用于图像识别、自然语言处理、预测分析等领域。### 核心特点：1. 分层结构：通常包括输入层、隐藏层和输出层，数据逐层传递并逐步抽象。2. 学习能力：通过训练数据自动调整参数（如权重），无需显式编程。3. 非线性处理：可捕捉数据中的复杂非线性关系。### 常见类型：- 前馈神经网络（FNN）：信息单向流动，适用于简单分类和回归。- 卷积神经网络（CNN）：专为图像处理设计，通过卷积层提取空间特征。- 循环神经网络（RNN）：处理序列数据（如时间序列、文本），具有记忆能力。- Transformer：基于自注意力机制，在自然语言处理中表现突出（如GPT、BERT）。### 应用场景：- 计算机视觉（人脸识别、自动驾驶）- 自然语言处理（翻译、聊天机器人）- 推荐系统（电商、流媒体）- 医疗诊断（影像分析、疾病预测）如果你有具体问题或想了解某个细节，我可以进一步解释！ 😊

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神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，由大量相互连接的节点（称为“神经元”）组成。它通过模拟人脑处理信息的方式，能够从数据中学习复杂的模式和关系，广泛应用于图像识别、自然语言处理、预测分析等领域。

核心特点：

1. 分层结构：通常包括输入层、隐藏层和输出层，数据逐层传递并逐步抽象。

2. 学习能力：通过训练数据自动调整参数（如权重），无需显式编程。

3. 非线性处理：可捕捉数据中的复杂非线性关系。

常见类型：

– 前馈神经网络（FNN）：信息单向流动，适用于简单分类和回归。

– 卷积神经网络（CNN）：专为图像处理设计，通过卷积层提取空间特征。

– 循环神经网络（RNN）：处理序列数据（如时间序列、文本），具有记忆能力。

– Transformer：基于自注意力机制，在自然语言处理中表现突出（如GPT、BERT）。

应用场景：

– 计算机视觉（人脸识别、自动驾驶）

– 自然语言处理（翻译、聊天机器人）

– 推荐系统（电商、流媒体）

– 医疗诊断（影像分析、疾病预测）

如果你有具体问题或想了解某个细节，我可以进一步解释！ 😊

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