我想了解神经网络如何解决非线性分类问题。我知道，在处理非线性问题中，传统的算法如SVM或决策树可能无法有效解决问题。我也知道，神经网络被广泛用于解决这些非线性问题，但我不太理解神经网络的工作原理。我想知道如何使用神经网络进行训练，如何设定权重和偏差，以及如何优化神经网络以提高准确性。如果有哪位专家能够给我提供更深入的解释和指导，我将不胜感激。
神经网络解决非线性分类问题的原理是利用多层神经元构成复杂的非线性函数，通过训练样本自动调整神经元之间的权重与偏差，最终实现对非线性分类问题的准确分类。
在神经网络的训练过程中，通常采用反向传播算法来计算并更新权重和偏差，以最大程度地降低训练误差，并确保训练完成后对新的数据能够进行准确分类。
对于神经网络的权重和偏差的设定，在初次使用时通常是根据经验和尝试来确定的，而在后续的训练过程中，则是通过算法自动优化来实现的。
最后，提高神经网络的准确性通常采用的是对网络结构的优化和超参数的优化，例如增加神经元的数量或调整神经元之间的连接方式等。
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