一、神经元与信息传递
神经网络的基础单元是神经元，它们模仿人脑中神经细胞的工作方式。每个神经元接收输入信号，通过加权和处理（权重表示连接强度），然后通过激活函数（如sigmoid或ReLU）转换为输出信号。这个过程可以表示为数学公式：Output = ActivationFunction(WeightedSum(Inputs))
输入信号经过一系列神经元的处理，形成多层结构，每层神经元的输出作为下一层的输入，这种分层设计允许网络学习复杂的特征表示。
二、前向传播与误差反向传播
在前向传播阶段，神经网络根据给定的输入数据进行预测，从输入层开始，逐层计算，直到输出层产生最终的预测结果。损失函数衡量预测值与实际值之间的差距，常用的是均方误差或交叉熵。
误差反向传播是训练神经网络的关键步骤。它通过计算梯度来调整各层神经元的权重，使网络的预测更接近真实值。这个过程从输出层开始，逆向传播误差，更新权重，直至输入层。
三、深度学习与优化算法
深度学习是指神经网络具有多层结构，能自动学习并提取高级抽象特征。深层网络通过堆叠更多的隐藏层，使得模型能够处理更复杂的问题，如图像分类、自然语言处理等。
常用的优化算法如随机梯度下降（SGD）和其变种（如Adam），它们在每次迭代中根据当前的梯度方向调整参数，以最小化损失函数，从而不断优化网络性能。
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