#人工智能 (AI) 是编程计算机系统以从数据集中学习和发现模式的理论和学科。这些算法和模型执行人类任务，例如识别语音或图像以及做出决策。人工智能依赖于机器学习和神经网络，以及深度学习和自然语言处理等更复杂的概念。

任何人工智能系统的支柱—神经网络（neural network）

Official explanation：

神经网络（Neural Networks）是计算机科学和人工智能领域的一种模型，其灵感来源于人类大脑的结构和功能。神经网络由多个互相连接的节点（称为“神经元”或“单元”）组成，节点之间通过连接（称为“权重”）相连。神经网络通过模拟人脑神经元之间的连接来处理和学习数据，并用于解决复杂的问题，如图像识别、自然语言处理和预测分析。

神经网络的基本结构

神经网络的基本结构可以分为以下几层：

1. 输入层（Input Layer）：

• 输入层接收外部数据，这些数据被输入到神经网络中进行处理。

• 每个输入节点对应一个特征，例如在图像识别任务中，一个输入节点可能对应图像中的一个像素。

2. 隐藏层（Hidden Layers）：

• 隐藏层是神经网络的核心部分，它对输入数据进行复杂的转换和计算。

• 隐藏层可以有一层或多层，每一层由多个神经元组成。每个神经元接收前一层的输出，并通过一个激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh等）进行处理。

• 隐藏层的数量和每一层神经元的数量是设计神经网络时的重要参数，它们决定了网络的复杂度和学习能力。

3. 输出层（Output Layer）：

• 输出层生成神经网络的最终输出，通常对应于预测结果或分类标签。

• 输出层的神经元数量取决于具体任务，例如在二分类任务中，输出层通常只有一个神经元，而在多分类任务中，输出层可能有多个神经元，每个神经元对应一个类别。

神经网络的工作原理

神经网络通过以下步骤进行学习和预测：