解释神经网络的概念.
神经网络是一个计算模型,旨在模拟人类大脑处理信息的方式.它由大量的节点组成,称为神经元,这些节点通过链接或边缘连接.每个神经元通过链接从其他神经元中接收输入,然后通过激活函数来产生输出.神经网络的概念基于它可以学习识别数据中的模式,就像人类大脑识别模式一样.这通过一种称为训练的过程实现.网络被大量数据养,神经元之间的连接的权重被调整,以最小化预测输出和实际输出之间的错误.神经网络可以用于各种任务,包括语音识别,自然语言识别,数据处理和预测输入.它们特别适合在传统的计算模型中,通过计算模型来描述人类大脑和神经网络之间的关系.