什么是神经网络？
神经网络（Neural Network）是人工智能领域中一种受人脑启发的计算模型，用于机器学习。它由多层相互连接的节点（称为神经元）组成。神经网络通过使用大量数据的反复试验过程来学习输入和输出之间的关系，从而确定连接和权重，这些节点协同工作以执行模式识别、分类、预测等复杂任务。
神经网络释义（图源：IBM）
神经网络是一种重要的机器学习模型，通过模仿人类神经系统的结构和功能，能够学习从数据中提取特征并进行模式识别、预测和决策。近年来，神经网络在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著进展。
工作原理：神经网络由一系列相互连接的神经元层组成。每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过数学函数计算得出输出。这些输出传递到下一层神经元，以此类推，直至获得最终输出。训练过程中，通过大量数据来调整神经元的权重和偏差，以减小预测输出与实际输出之间的误差，从而建立数学模型，用于推理和预测。
类型：常见的神经网络类型包括：
1. 前馈神经网络（FNN）： 单向处理输入数据，主要用于模式识别和分类。
2. 递归神经网络（RNN）：处理数据序列，如文本或语音，在自然语言处理和时间序列分析中应用广泛。
3. 卷积神经网络（CNN）： 专门用于图像和视频处理，能够识别图像中的特征，如边缘和角落。
4. 生成式对抗网络（GAN）： 通过两个网络相互对抗生成新数据，可用于生成逼真的图像、音频等。
应用领域： 神经网络广泛应用于：
1. 图像识别：包括人脸识别、目标检测、自动驾驶等。
2. 自然语言处理：如机器翻译、情感分析、语音识别等。
3. 预测：通过历史数据预测未来趋势，如股价、销售预测等。
4. 机器人学：结合图像识别和传感器数据，实现机器人运动控制。
5. 推荐系统：为电子商务网站提供产品推荐。
6. 医疗诊断：检测医学图像中的异常，帮助诊断疾病。
7. 客户流失预测：识别可能停止使用某项服务的客户。
8. 欺诈检测：基于消费模式等数据识别信用卡或保险欺诈。
优势： 神经网络相较于传统机器学习算法具有以下优势：
1. 捕捉复杂关系：能够识别难以编程的复杂非线性关系。
2. 持续学习：通过大量数据不断学习，适应新信息，适用于需要持续学习的应用。
3. 发现隐藏模式：能够识别数据中不明显的模式和关系。
4. 处理不完整数据：能够处理嘈杂或不完整的数据，在实际应用中表现出色。
局限性：神经网络也存在一些限制：
1. 过度拟合：可能在训练数据上过度拟合，导致对新数据表现不佳。
2. 可解释性：难以解释其预测或决策的过程，缺乏透明性。
3. 训练时间：训练时间长，特别是在大数据集或复杂网络上。
4. 数据质量依赖：性能受训练数据质量和数量影响。
5. 缺乏透明度：被认为是黑匣子，难以理解其内部工作。
6. 有限迁移性：在一个任务上训练的网络可能在其他任务上效果不佳，普适性受限。
