神经网络（NN）是人工智能和机器学习的基础技术。受人类大脑的启发，神经网络由相互连接的节点或 "神经元 "组成，分层处理数据。每个神经元接收输入，用权重对其进行处理、偏置，然后将输出传递给下一层。这种结构使神经网络能够建立复杂模式的模型，并从原始数据中预测洞察力。
典型的神经网络分层组织：输入层、一个或多个隐藏层以及输出层。每一层都会转换数据，使网络能够学习复杂的模式。训练过程使用反向传播等技术，通过梯度下降来调整权重，使误差最小化，从而完善模型的预测。
卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络主要用于计算机视觉，通过使用卷积层善于识别图像数据中的模式。了解有关卷积神经网络的更多信息。
递归神经网络（RNN）：这些网络设计用于序列预测任务、处理时间序列数据或文本，因为它们能够保持对先前输入的记忆，因此在自然语言处理中非常有用。探索循环神经网络，了解更多信息。
生成对抗网络（GANs）：GANs 由两个网络组成--一个生成器和一个判别器--学习创建与给定分布相似的数据。它们在生成高质量图像和视频方面发挥着关键作用。了解GAN如何改变内容创建。
神经网络具有处理和学习大量数据集的能力，因此给许多行业带来了革命性的变化：
医疗保健：神经网络通过分析医疗图像协助诊断疾病，提高准确性和效率。例如，它们可以检测放射图像中的异常，从而缩短诊断时间。
农业：在农业领域，NN 可用于监测作物健康状况和预测产量等任务。通过分析卫星图像和天气数据，它们有助于优化耕作方法。
神经网络还支持以下工具 Ultralytics YOLO等工具，实现实时物体检测和图像分割，这在从安全到自动驾驶汽车等领域都至关重要。
虽然神经网络是深度学习的支柱，但它们与机器学习的不同之处在于，它们需要更多的数据和计算能力来进行训练。与决策树或支持向量机等传统机器学习模型不同，神经网络还擅长处理复杂的非线性关系。
对于那些希望深入研究神经网络及其应用的人来说，YOLO VISION 等活动为他们提供了了解最新进展的机会。此外，Ultralytics HUB 等平台还为训练和部署基于神经网络的尖端模型提供了工具。
神经网络仍然是人工智能创新的驱动力，改变着我们与技术互动和解读数据的方式。神经网络能够根据新数据进行改进和调整，因此在当今的各种应用中都不可或缺。
