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神经网络（Neural Networks）是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型，由一系列的节点（或称神经元）相互连接而成。这些节点接收输入信号，执行计算，并将结果传递给其他节点。神经网络是机器学习领域的一个分支，它在模式识别、图像处理、自然语言处理等领域有着广泛的应用。

神经网络的组成通常包括以下几个部分：

1. 输入层：接收外部数据，并将数据传递给下一层。
2. 隐藏层（或称中间层）：处理输入数据，提取特征，并进行非线性变换。隐藏层可以有一个或多个。
3. 输出层：根据输入数据和中间层的计算结果，给出网络的输出。
4. 权重和偏置：每个连接都有一个权重，表示两个节点之间的连接强度。偏置则用于调整神经元的活动。
5. 激活函数：用于引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的函数映射。

神经网络的训练过程通常涉及以下步骤：

1. 数据准备：准备训练数据集，包括输入和对应的输出。
2. 初始化参数：随机初始化网络的权重和偏置。
3. 前向传播：从输入层开始，逐层计算每个节点的输出，直到输出层。
4. 计算损失：根据输出层的结果和真实标签，计算损失函数的值。
5. 反向传播：从输出层开始，计算每个权重对损失函数的梯度。
6. 更新权重：利用梯度下降算法或其他优化方法，更新每个权重的值，以减少损失。
7. 重复：不断迭代上述步骤，直到损失函数达到最小值或者满足一定的收敛条件。

神经网络的学习过程是一个不断调整权重和偏置的过程，使得网络能够更好地拟合训练数据，并在测试数据上取得良好的性能。随着深度学习技术的发展，现在出现了很多复杂的神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，它们在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。