神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，由大量相互连接的节点（或称为“神经元”）组成。这些节点分为输入层、隐藏层和输出层，通过权重调整和激活函数实现对数据的处理和学习。神经网络具有强大的非线性拟合能力，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。近年来，深度学习技术的发展使得神经网络的规模不断扩大，性能得到显著提升。然而，神经网络的训练过程通常需要大量的数据和计算资源，且容易陷入过拟合等困境。
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