神经网络（Neural Network） 是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，通过多层节点（神经元）相互连接实现模式识别和数据处理。其汉英对应术语为“神经网络/Neural Network”，核心定义包含以下要点：
基本结构
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每层包含多个神经元。神经元通过权重（weights）连接，激活函数（activation function）控制信号传递。这一结构模拟了生物神经元的信息处理方式，例如人脑的突触连接机制。
功能与训练
通过反向传播算法（backpropagation）和梯度下降（gradient descent），网络能够从数据中自动学习特征并优化参数。例如，在图像识别任务中，卷积神经网络（CNN）通过多层卷积操作提取图像边缘、纹理等抽象特征。
应用领域
神经网络广泛应用于自然语言处理（如Transformer模型）、计算机视觉（如ResNet）、医疗诊断（如疾病预测模型）等领域。其泛化能力使其成为机器学习的主流工具之一。
学术定义扩展
根据《IEEE计算智能标准》，神经网络被定义为“通过调整连接权重，使系统输出逼近目标函数的自适应系统”（IEEE, 2020）。在数学表达中，单神经元输出可表示为：
$$
y = fleft(sum_{i=1}^n w_i x_i + bright)
$$
其中，( f )为激活函数，( w_i )为权重，( b )为偏置项。
权威参考来源：
维基百科“神经网络”词条； 斯坦福大学CS231N课程讲义； 《深度学习》（Deep Learning, Ian Goodfellow等著）。
神经网络是一种受生物神经系统启发而设计的计算模型，广泛应用于机器学习和人工智能领域。其核心思想是通过模拟神经元之间的连接和信号传递，从数据中学习复杂模式。以下是详细解析：
神经网络由相互连接的节点（神经元）组成，这些节点分层排列，通常包括：
神经元（节点）
每个神经元接收输入信号，加权求和后通过激活函数（如ReLU、Sigmoid）产生非线性输出。
公式：
$$
y = fleft(sum_{i=1}^n w_i x_i + bright)
$$
其中，(w_i)是权重，(b)是偏置，(f)是激活函数。
权重与偏置
权重决定输入信号的重要性，偏置调整神经元的激活阈值，两者通过训练不断优化。
损失函数
衡量预测值与真实值的差距（如均方误差、交叉熵），指导模型调整参数。
前向传播（Forward Propagation）
输入数据逐层传递，最终得到预测结果。例如：图像输入→提取边缘→识别形状→分类为“猫”。
反向传播（Backward Propagation）
根据预测误差，利用梯度下降算法从输出层向输入层反向调整权重，逐步减少损失。
前馈神经网络（FNN）
最简单的结构，信号单向传递，适合分类和回归任务。
卷积神经网络（CNN）
通过卷积核提取空间特征，常用于图像处理。
循环神经网络（RNN）
处理序列数据（如文本、时间序列），具有记忆能力。
生成对抗网络（GAN）
由生成器和判别器对抗学习，用于生成逼真数据（如图像、音频）。
神经网络通过模拟人脑的并行处理机制，成为现代人工智能的基石，推动着从语音助手到自动驾驶的技术革新。
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