神经网络流程图

神经网络流程图是一种图形化表示神经网络结构的方式。它通常由多个层次的节点组成，每个节点代表一个神经元，而连接节点之间的线条则表示神经元之间的连接权重。输入层接收外部数据，并将其传递给隐藏层和输出层。隐藏层负责对输入数据进行加工和处理，最终生成输出结果。通过调整连接权重，神经网络可以学习和适应不同的任务和数据集。这种流程图能够帮助我们更好地理解神经网络的工作原理，并进行模型设计和优化。

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