神经网络粗略架构

神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，它由大量的神经元（或称为节点）按照一定的结构组成。每个神经元接收到的信号超过一定阈值时，就会被激活并向其他神经元发送信号。神经网络的基本架构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收外部数据，隐藏层负责对数据进行处理和学习，输出层负责输出处理结果。神经网络的训练过程通常涉及到权重的调整，通过反复迭代，使得网络的输出结果尽可能接近预期的目标值。神经网络广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，是人工智能的重要技术之一。