人工智能100问☞第20问：神经网络的基本原理是什么？
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一、通俗解释
二、专业解析
三、权威参考
神经网络通过模拟人脑神经元连接结构，借助多层神经元的前向传播（输入到输出逐层计算）与反向传播（误差逆向调整参数）机制，利用激活函数（如ReLU、Sigmoid）引入非线性特征，通过权重迭代优化实现从数据中自主学习，最终完成图像识别、语言处理等分类或预测任务。
一、通俗解释
神经网络就像一套“智能流水线工厂”，专门处理复杂任务（比如识别人脸、翻译语言）。它的核心原理是模仿人脑学习方式：
流水线结构：分输入层（接收数据，比如图片像素）、隐藏层（多层加工特征，比如识别眼睛形状）、输出层（给出结果，比如“这是猫”）；
边干边学：像老师批改作业，每次结果不对就调整“流水线参数”（比如“猫耳朵的特征更重要”）；
越练越强：经过几万次练习后，能快速从新照片里认出没见过的猫品种。
举个栗子：
教神经网络认猫时，先给它看1万张标好“猫/非猫”的照片（训练数据）。它自己总结规律：有尖耳朵、胡须的更像猫。如果认错了，就自动调整内部参数