描述人工神经网络的运作方式.
人工神经网络是一个受生物大脑结构和功能启发的计算系统.它由层层相互连接的节点或"神经元"组成,它们处理和传输信息.当网络接收输入时,输入层中的神经元处理并传输到下一层.信号通过网络流动,每个神经元处理信息并将输出发送到下一层,直到最终输出生成.神经网络使用大数据集进行训练.在训练期间,网络调整神经元之间的连接的强度或"重量"以提高其正确预测输入数据的能力.这通过一个广泛的过程进行了,称为后传,它将网络的输出与所需的输出进行比较,并根据训练的错误调整.一旦神经网络能够准确识别和分析数据,包括语言和语言,语言和语言,神经网络可以根据语言和语言进行新的预测和分类,并进行各种各样的分析和分类.