神經網絡（Neural Network） 是一種模仿生物神經系統結構和功能的計算模型，通過多層節點（神經元）相互連接實現模式識别和數據處理。其漢英對應術語為“神經網絡/Neural Network”，核心定義包含以下要點：
基本結構
神經網絡由輸入層、隱藏層和輸出層組成，每層包含多個神經元。神經元通過權重（weights）連接，激活函數（activation function）控制信號傳遞。這一結構模拟了生物神經元的信息處理方式，例如人腦的突觸連接機制。
功能與訓練
通過反向傳播算法（backpropagation）和梯度下降（gradient descent），網絡能夠從數據中自動學習特征并優化參數。例如，在圖像識别任務中，卷積神經網絡（CNN）通過多層卷積操作提取圖像邊緣、紋理等抽象特征。
應用領域
神經網絡廣泛應用于自然語言處理（如Transformer模型）、計算機視覺（如ResNet）、醫療診斷（如疾病預測模型）等領域。其泛化能力使其成為機器學習的主流工具之一。
學術定義擴展
根據《IEEE計算智能标準》，神經網絡被定義為“通過調整連接權重，使系統輸出逼近目标函數的自適應系統”（IEEE, 2020）。在數學表達中，單神經元輸出可表示為：
$$
y = fleft(sum_{i=1}^n w_i x_i + bright)
$$
其中，( f )為激活函數，( w_i )為權重，( b )為偏置項。
權威參考來源：
維基百科“神經網絡”詞條； 斯坦福大學CS231N課程講義； 《深度學習》（Deep Learning, Ian Goodfellow等著）。
神經網絡是一種受生物神經系統啟發而設計的計算模型，廣泛應用于機器學習和人工智能領域。其核心思想是通過模拟神經元之間的連接和信號傳遞，從數據中學習複雜模式。以下是詳細解析：
神經網絡由相互連接的節點（神經元）組成，這些節點分層排列，通常包括：
神經元（節點）
每個神經元接收輸入信號，加權求和後通過激活函數（如ReLU、Sigmoid）産生非線性輸出。
公式：
$$
y = fleft(sum_{i=1}^n w_i x_i + bright)
$$
其中，(w_i)是權重，(b)是偏置，(f)是激活函數。
權重與偏置
權重決定輸入信號的重要性，偏置調整神經元的激活阈值，兩者通過訓練不斷優化。
損失函數
衡量預測值與真實值的差距（如均方誤差、交叉熵），指導模型調整參數。
前向傳播（Forward Propagation）
輸入數據逐層傳遞，最終得到預測結果。例如：圖像輸入→提取邊緣→識别形狀→分類為“貓”。
反向傳播（Backward Propagation）
根據預測誤差，利用梯度下降算法從輸出層向輸入層反向調整權重，逐步減少損失。
前饋神經網絡（FNN）
最簡單的結構，信號單向傳遞，適合分類和回歸任務。
卷積神經網絡（CNN）
通過卷積核提取空間特征，常用于圖像處理。
循環神經網絡（RNN）
處理序列數據（如文本、時間序列），具有記憶能力。
生成對抗網絡（GAN）
由生成器和判别器對抗學習，用于生成逼真數據（如圖像、音頻）。
神經網絡通過模拟人腦的并行處理機制，成為現代人工智能的基石，推動着從語音助手到自動駕駛的技術革新。
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