神经网络 (NN)

神经网络（NN）的核心是受人脑结构和功能启发的计算模型。它们旨在识别数据中的模式，是我们日常使用的许多人工智能（AI）和机器学习（ML）应用的基础。从图像识别到复杂语言理解，神经网络是当今许多智能技术背后的工作母机。

了解神经网络

神经网络由层层相连的节点或神经元组成。这些层通常包括一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。神经元之间的每个连接都有一个权重，代表连接的强度。神经元还有一个激活函数，根据接收到的输入决定是否激活该神经元。网络通过调整这些权重进行学习，这一过程称为训练，通常使用梯度下降和反向传播等算法，以尽量减小网络预测值与实际值之间的差异。

深度学习模型是具有多个隐藏层的神经网络，可以从海量数据中学习更复杂的模式和表征。这种深度学习使它们能够高精度地执行物体检测和图像分割等复杂任务。较简单的机器学习模型可能难以处理图像或文本等非结构化数据，而神经网络则擅长从此类数据中自动提取相关特征，因此其用途非常广泛。

神经网络的应用

神经网络被广泛应用于各个领域，彻底改变了机器感知世界和与世界互动的方式。下面是几个例子：

• 计算机视觉：神经网络是现代计算机视觉（CV）系统的支柱。 Ultralytics YOLO例如，利用卷积神经网络（CNN）--一种特别适用于图像处理的专门神经网络--的模型，可以在实时物体检测等任务中实现最先进的性能。这些模型可以通过Ultralytics HUB 部署到从安全系统到自动驾驶汽车的各种应用中。
• 自然语言处理 (NLP)：神经网络，尤其是递归神经网络（RNN）和变换器，在自然语言处理（NLP）中至关重要。它们支持机器翻译、情感分析和聊天机器人等应用。基于变压器网络的GPT-3和BERT 等模型展示了神经网络在理解和生成人类语言方面的强大功能。

神经网络与类似概念的比较

必须将神经网络与相关术语区分开来：

• 卷积神经网络 (CNN)：卷积神经网络是一种特殊的神经网络架构，尤其适合处理网格状数据，如图像。虽然所有的 CNN 都是神经网络，但并非所有的神经网络都是 CNN。
• 人工智能（AI）：人工智能是一个更广泛的领域，包括智能代理的开发。神经网络是人工智能，特别是机器学习子领域的一种工具，用于创建智能系统。

总之，神经网络是让计算机从数据中学习的强大工具，推动了众多人工智能应用的进步。神经网络能够模拟复杂的关系，因此在从计算机视觉到自然语言处理等领域都是不可或缺的。