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神經網絡是一種模仿人腦神經元之間連接方式的計算模型。在深度學習中，神經網絡由多個層次組成，每一層都包含多個神經元，神經元之間通過權重連接起來，形成一個復雜的網絡結構。
神經網絡通過輸入數據傳遞到網絡的輸入層，然后通過多個隱藏層進行處理，最終得到輸出結果。在神經網絡中，每個神經元接收上一層神經元的輸出，并通過激活函數對輸入信號進行加權求和，然后將結果傳遞給下一層神經元。
在訓練階段，神經網絡通過反向傳播算法來調整權重，使得網絡的輸出與實際值之間的誤差最小化。反向傳播算法通過計算誤差梯度，然后根據梯度的方向更新權重，以使得網絡的預測結果更加準確。
通過不斷迭代訓練，神經網絡可以學習到輸入數據的特征和模式，從而可以用于各種任務，如分類、回歸、圖像識別等。在深度學習中，神經網絡的層數很深，可以學習到更加復雜的特征和模式，從而提高了模型的性能和泛化能力。
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