神经网络模型原理（神经网络预测模型的原理）

神经网络模型的基本原理是模拟人脑神经系统的功能，通过多个节点（也叫神经元）的连接和计算，实现非线性模型的组合和输出。

每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，并将这些信号与自己的权重和阈值进行比较，然后通过激活函数处理并产生输出。

激活函数可以是一个简单的阶跃函数或者其他的非线性函数。神经网络所学习到的东西可以说基本蕴含在了连接权和阈值中。