是一个由两个神经元组成的多层神经网络，就像一个神经元

神经网络是一种由多个神经元组成的计算模型，模拟了人类神经系统的工作原理。每个神经元接收输入信号，并通过权重和激活函数对输入信号进行加权和处理，然后将结果传递给下一层神经元。多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以有多个。

神经网络的优势在于其强大的模式识别和学习能力。通过训练，神经网络可以从大量的数据中学习到输入和输出之间的关系，并能够对未知数据进行预测和分类。神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域具有广泛的应用。

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