ni网络（Neural Network）是由许多个简单神经元组合而成的人工神经网络，其结构类似于人的神经系统。ni网络被广泛应用于识别、分类、模式识别等方面，具有良好的非线性映射能力和较强的容错能力。
ni网络是利用电子信息技术对神经系统进行逼真模拟的产物，它可以模拟出神经系统接受和处理信息的能力，将输入的信息通过训练，逐步改变网络内部神经元之间的连接权重，并输出信息的结果。
ni网络通常由输入层、隐含层和输出层三部分组成。输入层用来接收外部信号，隐含层用来处理信号，输出层用来输出信号的结果。其中，连接权重是网络中最重要的因素之一，决定了信息传递的通道和强度。
隐含层的数量和每层神经元的个数都是根据具体的问题而设定的。一般来说，隐含层结点的数量越多，网络的自适应能力就越好，但训练时间也会变长。而每层神经元的个数也需要根据问题的复杂度来设定，通常要根据实际情况进行调整。
ni网络在识别、分类、模式识别等方面有着广泛的应用，尤其是在图像和语音识别方面表现突出。以图像识别为例，ni网络可以将人脸图像中的各个特征进行提取，并将其与模板库进行匹配，从而实现人脸识别的功能。
在金融、股票市场分析方面，ni网络也有着广泛的应用。利用已有的历史数据，可以通过ni网络训练建立模型，预测未来股市的变化趋势。
ni网络作为人工智能领域的核心技术之一，具有广泛的应用前景。未来，随着大数据和智能化应用的不断发展，ni网络的应用场景也会更加广泛。同时，越来越多的领域需要具备良好的深度学习和智能处理能力，ni网络作为新一代“大脑”模拟器，有望在未来的智能化应用领域发挥重要作用。
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