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研究本身就很昂贵。只有大品牌才能买得起。中小型企业研究人员利用已知的神经营销成果——对其进行实验、进行 A/B 测试并确定最有效的工具。

在本文中，我们将告诉您什么是神经网络，它们如何工作，以及它们可以在哪些业务领域带来最大的利益。我们将研究公司如何实施人工智能来实现自动化、改善用户体验和提高竞争力。

神经网络这个术语于 1943 年首次使用。它是基于人脑原理的计算机系统。它模拟信息处理的过程，其中神经元等节点相互通信并传输和处理信息。基于这种连接，神经网络学习使用大量数据来解决问题。

神经网络与传统算法的区别在于，它们不需要预先编写的指令 推特数据 来完成任务。神经网络研究材料并独立形成决策。例如，当加载图像时，神经网络会通过识别照片中的相似元素来学习识别物体。如果任务需要文本处理，神经网络可以分析单词之间的语义联系。

现代神经网络由多层节点组成：输入层、隐藏层和输出层。神经网络层有助于处理复杂数据——文本、图像、视频、语音。这样的系统可以识别图像、生成文本，甚至控制像 ChatGPT 这样的聊天机器人。

对于人类来说，神经网络的使用为处理海量数据提供了机会。

神经网络的类型
根据所要解决的任务，使用不同类型的神经网络。主要类型有感知器和多层网络、循环和卷积模型。

简单感知器
感知器是一种基本的神经网络模型，于 1960 年首次实现。它由一个接收输入、应用激活函数并产生二进制输出的单个神经元组成。这种类型的网络适用于需要将对象分为两类（例如“是”或“否”）的简单问题。但由于单层感知器的局限性，它在现代系统中很少使用。