人工神经网络的基本原理_人工神经网络原理 🧠🤖
发布时间：2025-03-06 20:31:43来源：
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是模仿生物神经网络结构和功能的一种信息处理系统。它由大量的节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接进行信息传递。这些连接具有不同的权重，可以调整以优化网络性能。人工神经网络的基本原理在于模拟大脑中神经元的工作方式，通过学习数据中的模式来做出预测或决策。
人工神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成。输入层接收外部数据，隐藏层对数据进行处理，而输出层则提供最终结果。训练过程中，网络会不断调整内部参数以最小化预测误差。这使得人工神经网络能够从大量数据中学习，并在新的、未见过的数据上表现出色。
人工神经网络的应用范围广泛，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。随着技术的发展，人工神经网络正变得越来越强大，有望在未来解决更多复杂问题。💡🚀
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