本文深入浅出地介绍了神经网络的概念，通过黑箱模型帮助理解其工作原理。同时，文章探讨了卷积神经网络（CNN）的应用，并解释了BP算法、过拟合和欠拟合的基本概念。此外，还讨论了人工智能与神经网络的关系，以及如何通过dropout技术防止过拟合。最后，提到了循环神经网络（RNN）的隐藏层和大脑细胞更新的研究进展。
通俗易懂：彻底明白什么是神经网络
想象一个黑箱子，你给它输入（样本），它给你输出（实际输出），但是输出和你想要的结果有偏差，于是你事先告诉它你想要的结果（期望输出），它做一些调整（调整内部权值和阈值）以适应你的期望，如此反复，黑箱子就摸透了你的这些样本的规律，于是在来一些没有期望输出的样本就能预测输出了，但是这些样本必须是属于一类问题的，如果换了一类就必须重新训练它，这个黑箱子是神经网络，有很多有层次有连接的神经元构成。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
卷积神经网络通俗理解
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一文案狗。
卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络。
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