神经网络到底是什么？它们是如何创建的？

神经网络是一种计算机模型或者数学模型，由大量的神经元相连接并进行计算，在外界信息的基础上，改变内部的结构，常用来对输入和输出之间复杂的关系进行建模。可以根据某些给定输入的实际输出和期望输出之间的差异，推导出如何修改参数以减少差异。然而，导出正确的参数修改（所谓的梯度）的能力限制可以组合系统的组件。组件的充分条件代表可以用符号方式表达的导数函数，但有时可以使用更奇特的组件。此外还取决于如何衡量实际输出和期望输出之间的差异（所谓的损失函数）。所有其他功能均开放。当然，主要寻找具有学习（几乎）任何东西的能力的架构，例如具有非线性激活的感知器。当前成功的网络（深度学习）主要基于（深度）自动编码器，有时与感知器相结合。

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