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神经网络基础知识及其工作原理
为什么重要：神经网络的基础知识、结构、处理、训练、类型、应用和未来发展。
来源:人工智能+简介
简介神经网络是人工智能 (AI) 和机器学习中许多先进技术的基础组成部分。它们模拟人类大脑处理信息的方式，使其成为解决复杂问题的有力工具。这些网络由称为神经元的互连处理元素组成，它们共同分析数据并做出决策。了解神经网络的基础知识及其工作原理对于任何对人工智能或数据科学领域感兴趣的人来说都至关重要。本文介绍了神经网络的基本要素，从它们如何处理数据到不同的类型和应用。
人工智能 (AI)什么是神经网络？
什么是神经网络？神经网络是模仿人类大脑神经结构的机器学习子集。它们由多层神经元组成，这些神经元通过调整学习到的权重来传输数据。神经元是神经网络中的主要处理单元，它们接收输入、处理输入并提供输出。就像人类的大脑一样，人工神经网络 (ANN) 可以识别模式、做出决策并从数据点中学习，从而使其在图像识别、语音分析甚至自然语言处理等任务中非常有效。
自然语言处理。这些网络通过从提供给它们的数据中“学习”来模仿生物神经系统。 它们接收的数据越多，它们的输出就越精细。 神经网络可用于监督、无监督或强化学习模型，具体取决于手头的任务。 监督学习涉及使用标记数据训练模型，而无监督学习可帮助网络识别数据集中没有明确输出标签的底层模式。
无监督 强化学习 监督学习另请阅读：机器学习与深度学习：主要区别
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