请解释一下神经网络的构成与工作原理。
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神经网络由多层神经元（节点）组成，这些层包括输入层、隐藏层和输出层。每个神经元接收输入数据，通过激活函数（如ReLU、Sigmoid）处理后，传递给下一层。神经网络通过反向传播算法和梯度下降优化权重，以最小化预测误差。这个过程涉及前向传播计算输出，后向传播更新权重，不断调整以提高预测准确性。
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请解释一下单层神经网络和多层神经网络？
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单层神经网络仅由一个输入层和一个输出层组成，没有隐藏层。它主要用于简单的线性问题。

多层神经网络则包含一个或多个隐藏层，每个隐藏层中的神经元与前一层的输出连接，处理更复杂的非线性问题。这种结构使得多层神经网络能够学习和表示更复杂的模式和特征。
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什么是人工神经网络的训练过程？
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人工神经网络的训练过程通常包括以下步骤：

1. 数据准备：收集和准备训练数据，包括特征和标签。
2. 初始化权重和偏置：为网络的每个连接随机初始化权重和偏置。
3. 前向传播：输入数据通过网络，计算每一层的输出，直到得到预测结果。
4. 计算损失：使用损失函数（如均方误差或交叉熵）计算预测输出与实际标签之间的差异。
5. 反向传播：通过反向传播算法计算损失函数对每个权重的梯度。
6. 更新权重：使用优化器（如梯度下降）根据计算的梯度更新权重，以减少损失。
7. 重复：重复前向传播、计算损失、反向传播和更新权重的步骤，直到达到预定的停止条件（如达到最大迭代次数或损失降至阈值以下）。

这个过程旨在使网络逐步学习和调整，以提高预测的准确性。
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