定义

在现代计算的背景下，神经网络系统是指受人类大脑中生物神经网络的结构和功能启发的计算模型。这些系统通常以人工神经网络（ANN）或深度神经网络（DNN）的形式实现，由相互连接的节点（神经元）组成，这些节点组织成层，用于处理信息以识别模式、做出决策或生成输出。

为什么它很重要

神经网络是现代人工智能的支柱。它们使机器能够超越简单的预编程规则，展现出复杂、自适应的行为。对于企业而言，这直接转化为高级预测分析、自动化决策和复杂内容生成等能力，从而推动运营效率和创新。

工作原理

从核心上看，神经网络是通过训练来学习的。数据被输入到输入层，穿过一个或多个隐藏层，在这些层中发生数学转换（权重和偏差），最后到达输出层。在训练过程中，系统会根据其预测输出与实际期望输出之间的差异（损失函数）来迭代调整这些权重，从而随着时间的推移优化其性能。

常见用例

• 图像识别： 在视觉数据中识别物体、人脸或异常情况。
• 自然语言处理 (NLP)： 理解、翻译和生成人类语言。
• 推荐引擎： 预测用户对产品或内容的偏好。
• 预测性维护： 根据传感器数据模式预测设备故障。

主要优势

主要优势包括卓越的模式识别能力、处理海量非结构化数据集的能力，以及通过持续的数据暴露实现持续自我改进的能力。这带来了高度可扩展和稳健的自动化解决方案。

挑战

主要挑战包括需要大量的、高质量的训练数据、训练大型模型所需的计算强度，以及“黑箱”可解释性问题，即很难确切了解某个决策是如何做出的。

相关概念

相关概念包括深度学习（使用深度神经网络的机器学习子集）、反向传播（训练ANN的核心算法）和强化学习（系统通过试错学习）。