**文章概述**\n\n本文探讨了神经网络成功的原因，将其归因于其非线性激活函数、权重共享和误差反向传播算法。这些特征使神经网络能够学习复杂模式并对新数据进行泛化。此外，本文还提到了神经网络的局限性，例如过度拟合和对噪声的敏感性。总体而言，神经网络是一种强大的工具，在处理复杂数据任务时具有广泛的应用，但其理解和使用需要谨慎。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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