神经网络(Neural Network)是计算机科学和人工智能领域的核心概念,指受生物神经系统启发构建的计算模型,通过模拟神经元间信号传递机制实现信息处理。其核心结构由多层互连的人工神经元(节点)组成,通过调整节点间的连接权重学习数据内在规律,具备非线性映射、自适应学习和模式识别能力。典型网络包含输入层、隐藏层和输出层,借助反向传播算法与梯度下降优化参数,在图像识别(如卷积神经网络)、自然语言处理(如循环神经网络)、预测分析等领域取得突破性进展。神经网络的层次化特征提取机制推动了深度学习发展,成为现代智能系统实现复杂认知任务的基础架构。
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