神经网络图

神经网络图是一种用于描述和模拟人脑神经元工作原理的计算模型。它由多个相互连接的节点组成，每个节点代表一个神经元，而连接则表示神经元之间的信息传递。在神经网络图中，输入数据通过输入层进入网络，然后逐层传递到隐藏层和输出层，最终得到预测结果。这种结构使得神经网络能够自动学习和提取数据中的特征，从而实现复杂的模式识别和决策任务。

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