解释神经网络如何学习。
神经网络是一种机器学习算法，它使用连接的节点集合来近似可以将输入变量映射到输出的函数。为了学习神经网络的参数，计算机需要调整节点之间连接的权重，以便网络为给定输入产生正确的输出。这个调整过程称为学习，通过比较网络产生的输出和期望的结果，然后使用优化算法来调整权重，使得网络输出逼近期望的结果。这个过程在多个输入和期望的输出上重复进行多次迭代。最终，连接节点之间的权重将被调整，以便神经网络的输出与期望的结果相匹配，学习过程将完成。