类神经网络（Neural Network）是一种模仿人脑神经元工作原理的计算模型，主要用于处理和分析复杂的数据。它由相互连接的神经元组成，每个神经元都可以接收输入信号，通过加权求和后，经过激活函数处理，输出信号传递给其他神经元。
类神经网络的主要特点如下：
2. 权重和偏置：每个神经元之间通过连接线（权重）传递信号，同时每个神经元还有一个偏置项，用于调整神经元的输出。
3. 激活函数：激活函数用于将加权求和后的信号转换为有用的输出。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU、Tanh等。
4. 学习过程：类神经网络通过不断调整权重和偏置来学习数据中的规律，这个过程称为训练。训练过程中，网络会根据损失函数评估预测结果与真实值之间的差距，并调整参数以减小这个差距。
5. 泛化能力：经过训练的类神经网络在遇到未见过的数据时，仍能保持较高的预测准确率，这称为泛化能力。
类神经网络在各个领域都有广泛的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、医疗诊断、股票预测等。常见的类神经网络模型有：
感知机（Perceptron）：一种简单的二分类模型。
多层感知机（MLP）：在感知机的基础上增加了隐藏层，可以处理更复杂的非线性问题。
卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别和图像处理领域，具有局部感知和权重共享的特点。
循环神经网络（RNN）：适用于序列数据处理，如时间序列预测、自然语言处理等。
长短期记忆网络（LSTM）：RNN的一种变体，能够更好地处理长序列数据。
随着深度学习的发展，类神经网络在各个领域取得了显著的成果，成为人工智能领域的重要研究方向。
