神经网络算法是机器学习领域中一种受生物神经系统启发的算法模型，它通过模拟人脑中神经元之间的连接关系来处理复杂的数据和任务。
神经网络算法广泛应用于分类、回归、图像处理等任务。
神经网络的基本结构
神经网络由多层神经元（或称节点）构成，主要包括输入层、隐藏层和输出层。
- 输入层用于接收输入数据，每个节点代表输入数据中的一个特征。输入层的节点数等于输入数据的特征维数。
- 隐藏层位于输入层和输出层之间，执行主要的计算和特征提取任务。隐藏层可以有多层，每层包含多个节点。
- 输出层生成网络的最终输出，节点数通常对应于任务的类别数（分类）或预测值（回归）。
核心概念
神经元的计算
神经元是神经网络中的基本计算单位，用于接收输入数据并进行处理，然后将计算结果传递给下一层的神经元。
具体来说，每个神经元接受上一层的输入值并进行加权求和，然后通过激活函数进行非线性变换。
