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《从零开始学习Java神经网络、自然语言处理和语音识别，附详解和简易版GPT，语音识别完整代码示例解析》
神经网络由神经元（neuron）和连接（synapse）构成。每个神经元接收一些输入，经过加权和运算后产生输出。神经元之间的连接有不同的权值，表示不同神经元之间的强度。神经网络的训练过程就是通过调整权值，使网络能够学习输入输出的映射关系。神经网络通常包含输入层、隐藏层和输出层。输入层接收输入信号，隐藏层进行处理，输出层产生最终结果。每个层都由多个神经元组成，它们之间通过连接进行通信。神经网络的结构和参数（权值）都需要进行设计和调整，以适应不同的任务。
——来自博客 https://blog.csdn.net/weixin_46780832/article/details/129566214
如果ChatGPT版本10出世是否会取代程序员(单选)
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