解释神经网络如何学习。
神经网络通过调整神经元之间连接的权重和偏置来学习。这种调整基于训练数据的期望输出与给定输入的实际输出之间的比较。根据这种比较调整权重和偏置，并将整个过程称为训练。在训练过程中，神经网络暴露于各种输入及其已知的输出。每次神经网络获取一个输入时，它会修改其权重和偏置值，以尝试尽可能接近预期输出。在每次迭代训练过程后，权重和偏置值都会更新，直到网络能够准确预测它以前从未见过的输入的结果。