人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型或计算模型。它主要用于信息处理和模式识别等领域。人工神经网络通常由以下几部分组成：
1. 输入层(Input Layer)：
这是神经网络的第一层，用于接收输入数据。数据通过这一层后，将会传递到下一层。
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2. 隐藏层(Hidden Layer)：
隐藏层位于输入层和输出层之间，负责处理和提取输入数据中的特征。一个神经网络可以包含一个或多个隐藏层。
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3. 输出层(Output Layer)：
输出层是神经网络的最后一层，负责生成最终的输出结果。根据不同的应用场景，输出层的节点数量和激活函数可能不同。
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4. 权重(Weights)：
权重决定了输入信号在神经元之间的传递强度。在训练过程中，权重会不断调整以优化网络性能。
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5. 偏置(Bias)：
偏置项可以看作是一个额外的权重，它可以使得神经网络的输出更加灵活，以适应更复杂的非线性关系。
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6. 激活函数(Activation Function)：
激活函数用于引入非线性因素，使神经网络能够拟合更复杂的数据分布。常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU等。
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7. 损失函数(Loss Function)：
损失函数用于评估模型预测值与实际值之间的差距。在训练过程中，通过最小化损失函数来优化模型参数。
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8. 优化算法(Optimizer)：
优化算法用于更新神经网络中的权重和偏置，以最小化损失函数。常见的优化算法有梯度下降法、Adam等。
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