人工智能的神经网络指什么？

这个问题网上其实解答挺多的，比如这个你看看
人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络具有四个基本特征：
（1）非线性 非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量
（2）非局限性 一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。
（3）非常定性 人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。
（4）非凸性 一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。
着就是它的特性
参考文档

"对比人脑来看，当信息进入大脑时，神经元的每一层或每一级都会完成其特殊的工作，即处理传入的信息，获得洞见，然后将它们传递到下一个更高级的层。
神经网络也是如此，最基本形式的人工神经网络有三层神经元。信息从一层神经元流向另一层，就像在人脑中一样：
输入层：数据进入系统的入口点
隐藏层：处理信息的地方
输出层：系统根据数据决定如何继续操作的位置
每一层的每一个节点，都会对模型的某个参数进行调整计算，在大部分情况下，每个当前节点与上层的所有节点都是相连的。

在 ChatGPT 中的神经网络却不是每个给定层都与前一层的每个神经元基本上相连，因为如果要处理具有特定已知结构的数据，这种完全连接的网络有很大概率是 overkill 的。因此，在处理图像的早期阶段，通常会使用所谓的卷积神经网络（“convnets”），其中神经元实际上是布置在类似于图像像素的网格上，并且仅与网格附近的神经元相连。

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