神经网络模型结构

神经网络模型是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，由大量的处理节点（或称神经元）按照一定的结构组成。每个节点代表一种特定的输出函数，每两个节点间的连接代表一种特定的权重，信息从一个节点传递到另一个节点。网络接收一组输入值，通过神经元之间的连接进行加权求和，然后通过激活函数进行处理，产生一个输出值。神经网络模型通常包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层的层数可以根据问题的复杂性进行调整。通过训练数据调整网络中的权重，可以使神经网络模型能够学习和逼近各种复杂的函数关系，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。