神經網路已廣泛應用於語音辨識、影像分類、時間序列預測等多個領域。這是因為他們能夠從原始資料中學習複雜的模式，並且隨著接受更多範例的訓練而變得更加準確。
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想像一下，您有一個可以識別動物圖像的應用程序，並且您想教該應用程式識別狗。你向應用程式展示幾張狗的圖像，然後說：“那是一隻狗。”該應用程式使用神經網路來分析狗圖像的特徵，並隨著時間的推移學會識別其他圖像中的狗。
隨著您展示越來越多的狗的示例，該應用程式在識別狗方面會越來越好。
近年來，由於運算能力的進步和訓練資料的可用性，神經網路變得越來越流行。如果您想了解有關該主題的更多信息，可以查看Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville 所著的《深度學習》一書，該書被認為是該領域的參考文獻，或者文章“關於機器學習需要了解的一些有用的事情」 》，作者：Pedro Domingos，它提供了對該主題的簡單易懂的介紹。
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*本文部分文字由 ChatGPT，一種基於人工智慧的語言模型 OpenAI。文字條目的創建者是 Curto 有意全文轉載新聞和回應。答案來自 ChatGPT 自動生成，不代表本人意見 OpenAI 或與模型相關的人。已發佈內容的所有責任由 Curto 新聞。
