神经网络是一种受生物神经系统启发的计算模型，由相互连接的节点（神经元）组成，通过输入层接收数据，经过隐藏层处理，最终在输出层生成结果；其核心是通过调整神经元间的连接权重，利用激活函数处理信号，从而学习数据中的复杂模式，广泛应用于分类、回归和模式识别任务中，是深度学习的基础架构。
在AI产品开发中，神经网络是实现智能功能的关键技术，如用于推荐系统的深度神经网络（DNN）、图像识别的卷积神经网络（CNN）以及自然语言处理中的Transformer模型；产品经理需理解其训练过程（如反向传播和梯度下降）和优化策略（如正则化和批量归一化），以指导模型在真实场景中的部署，确保产品的准确性、效率和可解释性，同时关注数据质量和计算资源管理。
延伸阅读推荐：Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, 和 Aaron Courville 合著的《Deep Learning》（MIT Press, 2016），该书系统介绍了神经网络的理论与实践，是深入学习该领域的权威资源。
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