请详细解释神经网络的工作原理，并以JSON格式回答，必须包含核心概念、基本结构、训练方式三个部分。
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{
  "核心概念": "神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，它由大量的人工神经元（节点）组成，这些神经元通过权重相互连接。神经网络的核心在于通过这些连接和权重来模拟和学习复杂的模式和关系。",
  "基本结构": "神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收外部数据，隐藏层进行数据处理和特征提取，输出层输出最终结果。每一层由多个神经元组成，层与层之间通过权重连接。神经元的激活函数决定了输出的形式，常用的激活函数包括sigmoid、ReLU等。",
  "训练方式": "神经网络的训练通常使用反向传播算法，通过最小化损失函数来调整权重。具体步骤包括前向传播，计算损失，反向传播计算梯度，最后使用优化算法（如梯度下降）更新权重。训练过程中需要大量的数据和适当的正则化技术来防止过拟合。"
}
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