【NT是怎么做的】NT（神经网络）是一种模拟人脑结构的计算模型，广泛应用于人工智能领域。其核心是通过多层神经元进行数据处理和学习。
总结：
NT通过输入数据、权重调整、激活函数和反向传播等步骤实现学习。训练过程中不断优化参数，以提高预测准确性。
| 步骤 | 说明 |
| 输入层 | 接收原始数据 |
| 隐藏层 | 进行特征提取与转换 |
| 输出层 | 生成最终结果 |
| 权重调整 | 通过训练优化参数 |
| 激活函数 | 引入非线性因素 |
| 反向传播 | 根据误差调整权重 |
NT的应用涵盖图像识别、自然语言处理等多个领域，是现代AI技术的重要基础。
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