神经网络已广泛应用于语音识别、图像分类、时间序列预测等多个领域。这是因为他们能够从原始数据中学习复杂的模式，并且随着接受更多示例的训练而变得更加准确。
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想象一下，您有一个可以识别动物图像的应用程序，并且您想教该应用程序识别狗。你向应用程序展示几张狗的图像，然后说：“那是一只狗。”该应用程序使用神经网络来分析狗图像的特征，并随着时间的推移学会识别其他图像中的狗。
随着您展示越来越多的狗的示例，该应用程序在识别狗方面会越来越好。
近年来，由于计算能力的进步和训练数据的可用性，神经网络变得越来越流行。如果您想了解更多关于该主题的信息，您可以查看 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 所著的《深度学习》一书，该书被认为是该领域的参考文献，或者文章“关于机器学习需要了解的一些有用的事情” 》，作者：Pedro Domingos，它提供了对该主题的简单易懂的介绍。
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