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神经网络基础与功能

神经网络是一种模仿人脑工作原理的人工智能技术。它由大量的节点（或称为“神经元”）组成，并通过连接这些节点的边来传递信息。每个节点接收来自输入层的数据，经过处理后传给输出层或者下一层的其他节点。这种多层结构使得神经网络能够对复杂的非线性关系进行建模。

神经网络具有强大的学习和泛化能力。通过训练过程中的反向传播算法调整连接权重，使网络能够逼近任何函数或模式。在搜索领域中，神经网络可以用于处理大规模的文本数据、图像识别以及自然语言理解等任务。尤其对于搜索引擎索引构建而言，神经网络可以通过分析大量网页的内容和结构信息来提高检索结果的相关性。