【你问我答】如何理解神经网络？

神经网络：模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。 神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算则可以类比为细胞核。 这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，并具有自学习和自适应的能力。 一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定 神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向，跟训练时的数据流有一定的区别 结构图里的关键不是圆圈（代表“神经元”），而是连接线（代表“神经元”之间的连接）。每个连接线对应一个不同的权重（其值称为权值），这是需要训练得到的 从神经元开始，历经单层神经网络，两层神经网络，直到多层神经网络可以无限逼近真实的对应函数，从而模拟数据之间的真实关系。神经网络的未来进行了展望，包括量子计算与神经网络结合的可能性，以及探讨未来人工智能发展的前景与价值。