神经网络模子是一种模拟人脑神经系统事情原理的人工智能模子，近年来在多个领域都取得了突破性希望。本文将从原理到应用，为您详细先容神经网络模子。
原理
神经网络模子由多个神经元组成的层级结构组成，每个神经元吸收来自前一层神经元的输入，并凭证一定的权重和激活函数举行处置，最终输出到后一层神经元。通过多层神经元的相互毗邻和信息转达，神经网络可以学习到输入和输出之间的关系，从而实现种种庞大的义务。
应用
神经网络模子在盘算机视觉、自然语言处置、语音识别等领域都有普遍应用。例如，在图像识别义务中，神经网络模子可以通过学习大量符号好的图像数据，自动识别和分类差异的物体。在自然语言处置义务中，神经网络模子可以通过学习大量文本数据，实现自动翻译、情绪剖析等功效。