神经网络是什么？

神经网络（Neural Network）是用数学公式模拟生物神经元连接与信息处理的计算模型，核心构成包括输入层、隐藏层、输出层与权重、偏差、激活函数，其灵感来自人脑约860亿个神经元，解决的是图像语音等复杂非线性模式的识别问题，并不解决决策过程的可解释性与样本效率问题。

简单来说，神经网络是一堆“人工神经元”组成的系统。这些神经元不是真的生物细胞，而是用数学公式模拟的“节点”。它们一层一层地连接在一起，接收输入（比如一张图片的数据），经过层层计算，输出结果（比如“这是一只猫”）。虽然它比不上人脑的复杂性，但这种模仿让神经网络在处理复杂任务时表现出色。