神经网络入门教程
神经网络是一种模仿人脑学习和推理的方法，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本教程将介绍神经网络的基本概念、架构和应用。
一、什么是神经网络
神经网络是一个多层模型，由多个节点（称为神经元）组成。每个神经元接受输入信号，并根据其权重计算输出信号。这些输出信号再传递给下一个神经元，形成一个递归的计算过程。
二、神经网络的结构
神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据作为输入；隐藏层进行非线性变换，帮助提取特征；输出层产生最终的预测结果。
三、神经网络的应用
神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都有广泛应用。例如，在图像识别中，神经网络可以检测图片中的物体、人脸等；在语音识别中，神经网络可以识别语音中的单词、句子等；在自然语言处理中，神经网络可以进行文本分类、情感分析等。
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