在人工智能领域，神经网络是构建在大量简单“神经元”之上的结构，通过模型训练，这些“神经元”能够形成错综复杂的连接，从而实现对特定任务的掌握。以深度学习模型为例，它作为连接主义的典型代表，摒弃了传统规则的束缚，转而依赖海量的数据来优化模型，使其能够“领悟”数据中的内在规律。想象一下，当你学习驾驶时，教练会提供一本详尽的驾驶手册，其中列出了诸如红灯停、变道前打转向灯以及根据车速调整速度等明确规则。随着驾驶经验的积累，你逐渐形成了条件反射般的自动反应——看到红灯时，无需思考“这是红灯，我应该停”，而是直接踩下刹车。深度学习模型同样具备处理复杂、模糊问题的能力，但其缺陷在于。
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