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在人工智能领域，神经网络（Neural Networks）是理解机器学习的核心概念之一。作为人类大脑的模拟模型，神经网络由大量相互连接的节点（神经元）构成，每两个节点之间通过权重进行信息传递。其核心特征包括感知层、隐藏层和输出层，以及非线性激活函数（如ReLU、Sigmoid等），使得网络能够学习数据中的复杂模式并进行预测或决策。

神经网络的英文术语广泛应用于机器学习、深度学习和数据分析等多个领域。例如，”neural network”（神经网络）常用于描述具有多层结构的算法，而 “neural network” 可能也被翻译为 “神经网络”（在中文语境中）。此外，术语 “deep learning”（深度学习）用来概括神经网络的深度，强调其多层次的特征提取能力。

神经网络的英文不仅用于学术研究，也广泛应用于工业实践。例如，在计算机视觉领域，神经网络被用于图像识别、语音识别和自然语言处理，其强大的非线性学习能力使其成为处理复杂数据的关键工具。同时，神经网络的英文表达也影响着全球人工智能研究的标准化，推动了跨学科的协作与创新。

通过不断的技术迭代，神经网络的英文形式在保持专业性的同时，也体现了其在现代科技中的核心地位。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。