1.輸入層:神經網絡的輸入層負責接收外部輸入數據，這些數據可以是圖像、文本和聲音等各種形式。輸入層將輸入數據轉換為神經網絡可以處理的格式，通常是矢量形式。
2.隱層:隱層是神經網絡的核心部分。它通過壹系列復雜的計算處理輸入層傳來的數據，並將處理結果傳遞給下壹層。隱藏層可以包含許多不同的層，每壹層都有壹組神經元，這些神經元通過加權連接相互連接。
3.輸出層:輸出層是神經網絡的最後壹層，負責將隱含層的結果轉化為具體的輸出。輸出層的神經元通常使用激活函數，如sigmoid和ReLU，來產生有意義的輸出結果。
4.權重和偏差:神經網絡中的每個神經元都有壹個權重和壹個偏差，用於將輸入信號轉換為輸出信號。權重用於調整輸入信號的重要性，偏移用於調整輸出的範圍。
神經網絡的主要用途:
模式識別:神經網絡可以學習和識別模式，這使得它們在許多任務中表現出色，如圖像和語音識別、自然語言處理等。通過訓練神經網絡，它可以從輸入數據中自動提取特征，並進行分類或返回正確的標簽。
2.數據分類:神經網絡可以將大量數據分類成不同的類別，這在數據挖掘、垃圾郵件過濾、情感分析等任務中非常有用。通過訓練神經網絡，它可以自動學習數據的特征，並根據這些特征將數據分類到正確的類別中。
3.預測分析:神經網絡可以用來預測未來的趨勢和結果。這在股市預測、疾病預測、天氣預測等任務中非常有用。通過訓練神經網絡，它可以自動學習歷史數據的模式，並根據這些模式預測未來的結果。
4.自動化決策:神經網絡可用於自動化決策過程。這在自動駕駛、機器人控制、遊戲策略等任務中非常有用。通過訓練神經網絡，它可以自動學習環境的特征，並根據這些特征做出最佳決策。