神经网络是一种模仿生物神经系统处理信息的计算模型，通常用于机器学习和人工智能领域。它可以通过学习数据中的模式来实现各种任务，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。 与传统计算模型相比，神经网络具有以下不同： 1. 学习能力：神经网络可以从数据中学习到规律和模式，而不需要手动编写规则。这使得神经网络在处理复杂问题时比传统模型更加灵活和高效。 2. 并行处理：神经网络的结构可以实现并行处理，这意味着多个计算单元可以同时处理不同的数据，从而提高计算速度。 3. 鲁棒性：神经网络具有一定的容错能力，即使输入数据存在噪声或干扰，也能够正确地处理数据。 4. 可解释性：与传统模型不同，神经网络通常难以解释其决策过程。这是由于神经网络中的权重和偏差是通过学习得到的，难以直接解释其含义。 5. 需要大量数据：神经网络需要大量的数据进行训练，这对于某些应用场景可能会造成困难。 总的来说，神经网络是一种强大的计算模型，它具有学习能力、并行处理、鲁棒性等优点。但同时也存在一些挑战和限制，例如可解释性和需要大量数据等问题。

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