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本次报告聚焦神经网络核心原理与发展脉络。神经网络模拟生物神经元结构，通过输入层、隐藏层、输出层的节点互联传递信息，以反向传播算法不断调整连接权重，实现对数据规律的学习与预测。

其发展历经三次浪潮：从感知机的初步探索，到BP算法推动多层网络突破，再到深度学习凭借深度架构与海量数据实现图像识别、自然语言处理等领域的革命性突破。当前，神经网络在提升模型泛化能力、降低计算成本等方面仍存挑战，但其与强化学习、大模型的融合，正持续拓展人工智能的应用边界。