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神经网络是人工智能中模仿人脑结构和功能的工具。它们广泛应用于图像识别、自然语言处理和游戏等任务。
神经网络是由多层相互连接的节点或人工神经元组成，每个神经元接收来自其他神经元的输入并对其进行处理再发送到下一层。
构建神经网络时，首先需要确定输入层和输出层。输入层接收待处理数据的神经元，输出层生成最终结果。
网络中的隐藏层承担着复杂处理和决策任务，连接输入和输出层。
在网络训练过程中，每个神经元都会调整一组权重，以决定其对输入信号的响应程度。这些权重的调整旨在最小化实际输出与期望输出之间的误差。
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在训练中，可以采用梯度下降等优化算法微调权重，以减小误差。通过损失函数，衡量实际输出与期望输出的差异来指导优化过程。
经过训练的神经网络能够对新数据进行预测，这是通过将新数据传递给网络，并利用权重计算输出来实现的。为了提高神经网络的准确性，可以采用各种技术，例如正则化来避免过拟合问题，或者增加更多隐藏层以支持更复杂的处理任务。
构建神经网络的主要步骤包括确定输入和输出层，添加隐藏层进行复杂处理，并使用优化算法和损失函数进行训练，最后调整参数以提高准确性。
