neural network

发音：/ˈnɪərəl ˌnæntweɪ/

用法：neural network是一个名词，它通常用于描述一种用于模拟人脑神经元之间交互的复杂计算模型。

相关词汇：输入层、输出层、隐藏层、神经元、激活函数、反向传播等。

记忆方法：可以结合英文释义和实际应用场景来帮助记忆，例如通过想象一个复杂的网络结构来帮助记忆。

翻译：神经网络。

音标：[ˌnaɪə(r) ˈnæntweɪ]

希望以上信息对您有帮助。

Neural Network

基础释义：神经网络，神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接、相互作用的网络模型，通过训练神经网络可以模拟人类学习和决策过程。

发音：/ˈnɪəʊlə ˌneter ˌnæɪn/

用法：Neural Network 是一种人工智能技术，可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

相关词汇：激活函数（activation function）、权重（weights）、偏差（bias）、训练（train）、优化算法（optimization algorithm）等。

怎么记：可以结合人脑神经元之间的连接和相互作用来记忆，也可以通过单词的发音来记忆。

翻译基础释义和常见用法：神经网络（Neural Network）是一种模拟人脑神经元之间相互连接、相互作用的网络模型，通过训练神经网络可以模拟人类学习和决策过程。在机器学习、人工智能等领域中，神经网络是一种重要的技术手段，可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。常见的神经网络模型有卷积神经网络（Convolutional Neural Network）、循环神经网络（Recurrent Neural Network）等。

Neural Network

基础释义：神经网络，一种模拟人脑神经元网络工作的机器学习模型。

发音：/ˈnɪəʊlə ˌnetwərkn/

用法：在计算机科学中，神经网络被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

相关词汇：

神经元 (neuron)：神经网络的基本单元，负责信息传递和处理。

激活函数 (activation function)：用于决定神经元是否激活，通常用于调整神经元的输出。

反向传播 (backpropagation)：一种优化神经网络参数的方法，通过不断调整参数以最小化预测误差。

权重 (weight)：神经网络中连接神经元的参数，影响神经元的输出。

阈值 (threshold)：神经元激活的阈值，决定神经元是否激活。

常见短语：

深度学习神经网络：指使用深度学习算法的神经网络，具有深层次的结构。

卷积神经网络：一种特殊的神经网络，用于处理图像数据，具有卷积计算的特点。

循环神经网络：一种具有记忆能力的神经网络，适用于处理序列数据。

神经网络训练：指通过数据和算法优化神经网络的参数，提高其性能的过程。

神经网络模型：指具体的神经网络结构及其实现方法，如多层感知机、卷积神经网络等。

相关词汇：模型、算法、优化、数据、输入、输出。