神经网络是一种计算模型，旨在通过互连的节点层处理数据来识别模式。 每个节点（或神经元）对其输入应用数学运算，并将结果传递到下一层。 该网络通常由一个输入层（接收原始数据）、一个或多个隐藏层（转换数据）和一个输出层（产生预测或分类）组成。 例如，在图像识别中，图像的像素被馈送到输入层，隐藏层检测边缘或纹理，输出层可能识别图像中的对象。 神经元之间的连接具有权重，这些权重在训练期间进行调整以提高准确性。
训练神经网络涉及两个关键步骤：前向传播和反向传播。 在前向传播期间，输入数据通过网络，每一层的输出成为下一层的输入。 使用损失函数将最终输出与正确结果进行比较，该损失函数量化误差。 然后，反向传播通过向后遍历网络来计算每个权重对误差的贡献程度。 这是使用梯度下降完成的，梯度下降是一种优化算法，可调整权重以最小化损失。 例如，如果网络将猫图像错误地分类为狗，则反向传播会识别导致错误的神经元，并更新其权重以降低重复发生的可能性。
实际实现需要仔细调整超参数，如学习率（权重调整的速度）和隐藏层的数量。 激活函数（例如 ReLU（修正线性单元））引入了非线性，允许网络对复杂关系进行建模。 例如，ReLU 为负输入输出零，否则输出输入值，从而使网络能够忽略不相关的数据。 过拟合（当模型在训练数据上表现良好但在新数据上表现不佳时）通过诸如 dropout 之类的技术来缓解，该技术在训练期间随机禁用神经元。 开发人员通常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来处理这些细节，从而让他们专注于设计适合特定任务的架构，例如用于图像的卷积网络或用于文本的转换器。