神经网络是一种受人脑结构和功能启发的计算模型，旨在识别模式并根据数据做出决策。 从本质上讲，它由相互连接的人工神经元（或节点）层组成，这些节点处理信息。 每个神经元接收输入，应用数学运算（例如加权和），并通过激活函数传递结果以产生输出。 这些网络被组织成多层：接收数据的输入层、转换数据的隐藏层以及产生最终预测的输出层。 例如，在图像分类中，像素被馈送到输入层，网络在通过隐藏层处理后输出“猫”或“狗”之类的标签。
训练神经网络涉及调整其权重（决定如何组合输入的参数）以最小化预测误差。 这是使用一种称为反向传播的算法来完成的，该算法计算误差相对于每个权重的梯度，并使用随机梯度下降等优化技术来更新它们。 例如，当训练网络来预测房价时，模型从随机权重开始，将其预测与实际价格进行比较，并迭代地调整权重以减少差异。 ReLU（线性整流单元）等激活函数引入了非线性，使网络能够对复杂关系进行建模。 如果没有这些函数，即使是深度网络也会表现得像线性模型，从而限制了它们解决实际问题的能力。
神经网络的架构各不相同，以适应不同的任务。 卷积神经网络 (CNN) 通过使用滤波器来检测边缘或纹理等空间模式，从而擅长图像处理。 循环神经网络 (RNN) 通过保持先前输入的记忆（通过循环）来处理顺序数据（例如，文本或时间序列）。 转换器广泛用于自然语言处理，依靠注意力机制来衡量输入的不同部分的相对重要性。 开发人员通常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来高效地实现这些架构。 例如，使用 PyTorch 构建的 CNN 可能会使用卷积层来识别医学图像中的特征，而转换器模型可以从自然语言描述生成代码片段。 了解这些组件有助于开发人员选择正确的架构并优化特定应用程序的性能。