神经网络是一种模拟人脑的人工智能模型，它通过设计多个节点来实现对数据的预测和分类。下面是神经网络的几个主要结构：

  1. 输入层：输入层是神经网络的第一层，它接收外部数据，并将其传递到隐藏层。

  2. 隐藏层：隐藏层是神经网络中间的一层，它对输入数据进行处理，并生成新的特征。

  3. 输出层：输出层是神经网络的最后一层，它对隐藏层的输出进行最终的分类或预测。

  4. 权值：权值是神经网络的核心，它决定了各个节点之间的关系，并影响着神经网络的输出结果。

  5. 激活函数：激活函数是神经网络中重要的一环，它决定了各个节点是否激活，并影响着神经网络的学习能力。

这些是神经网络的基本结构，根据不同的

# 神经网络 # 深度学习 # 机器学习 # 人工智能
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