Neural networks 基础释义：神经网络

发音：英 [ˈnɪərnlˌnæts] 美 [ˈnɪərnəlˌnæts]

用法：Neural networks是一种模拟人脑神经元之间联结方式的信息处理系统，它能够学习和模拟人脑的某些功能，如接收输入信息、处理信息、输出信息等。

相关词汇：输入（input）、输出（output）、权重（weights）、激活函数（activation function）、反向传播（backpropagation）等。

怎么记：可以结合实际应用场景来记忆，如通过模拟人脑神经元之间的联结方式来处理信息，从而实现对信息的分类、识别等。

翻译的音标：Neural networks [ˌnɪərnlˌnæts] 英 [ɪnˈneɪə(r)ləʊn] 美 [ɪnˈneɪərloʊn] 神经网络。

Neural networks神经网络

发音：英 [ˈnɪərənˌnæltɪks] 美 [ˈnɪərənˌnæltɪks]

用法：神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接方式，通过学习样本数据来处理新数据的一种算法模型。

相关词汇：

神经元 (neuron) 神经网络的基本单元，能够接收、处理、传递并输出信息。

激活函数 (activation function) 用于控制神经元输出值的大小，通常用于神经网络的决策边界和分类结果。

反向传播 (backpropagation) 通过不断调整神经元的权重和偏置，使得神经网络的预测结果越来越接近真实值，是一种常用的优化算法。

怎么记：可以联想记忆法来记，将“神经网络”拆分成“神经”、“网络”两部分来记。

翻译基础释义：神经网络是一种模拟人脑神经元之间连接方式，通过学习样本数据来处理新数据的算法模型。

常见用法：在机器学习、人工智能领域中，神经网络是一种重要的算法模型，可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

Neural networks 释义：神经网络，一种模拟人脑神经元之间联系的算法模型。

Neural networks发音：/ˈnɪəʊləɪn sɪnets/。

Neural networks用法：神经网络在计算机科学和人工智能领域中有着广泛的应用，可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。

相关词汇：

1. 神经元：神经网络的基本单元，负责信号的传递和加工。

2. 激活函数：用于控制神经元输出强度的函数，常见的有 Sigmoid、ReLU 等。

3. 反向传播：神经网络训练的一种方法，通过不断调整神经元的权重来优化网络性能。

常见短语：

1. 神经网络模型：指具体的神经网络结构或算法模型，如深度卷积神经网络、循环神经网络等。

2. 神经网络训练：指通过数据和标签对神经网络进行参数优化的过程。

3. 神经网络应用：指将神经网络应用于各种任务，如图像分类、语音识别、自然语言处理等。

4. 神经网络优化：指通过调整神经网络的参数和结构来提高其性能和泛化能力。

5. 深度学习：指使用神经网络进行机器学习和人工智能的方法，是当前机器学习领域的重要分支。

相关词汇：权重（Weight）、偏差（Bias）、训练数据（Training Data）、测试数据（Testing Data）、准确率（Accuracy）、泛化能力（Generalization）。