神经网络：改变世界的技术

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1. 背景介绍

人工智能（AI）正以惊人的速度发展，深刻地改变着我们生活的方方面面。其中，神经网络作为人工智能的核心技术之一，在过去几年取得了突破性的进展，并在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的应用潜力。

从感知机到深度学习，神经网络的发展历程充满了挑战和机遇。早期神经网络受限于计算能力和数据量，难以实现复杂任务。随着硬件技术的进步和海量数据的积累，深度学习时代到来，神经网络的规模和复杂度大幅提升，取得了令人瞩目的成就。

2. 核心概念与联系

2.1 神经网络的结构

神经网络的结构灵感来源于人脑的神经元网络。它由 interconnected nodes（节点）组成，这些节点被组织成多个层级，包括输入层、隐藏层和输出层。

• 输入层:接收原始数据，例如图像像素、文本字符等。
• 隐藏层:对输入数据进行处理和转换，提取特征和模式。
• 输出层:输出最终结果，例如分类标签、预测值等。

每个节点都