小伙伴們，本情你們好，況說今天小城來聊聊人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，明介關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工人工基本情況說明介紹的文章,網(wǎng)友們對這件事情都比較關(guān)注，那么現(xiàn)在就為大家來簡單介紹下，神經(jīng)神經(jīng)紹希望對各位小伙伴們有所幫助。網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)
1、關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，本情即ANN ），況說是明介20世紀(jì)80 年代以來人工智能領(lǐng)域興起的研究熱點。
2、人工人工它從信息處理角度對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行抽象，建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)。
3、在工程與學(xué)術(shù)界也常直接簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運算模型，由大量的節(jié)點（或稱神經(jīng)元）之間相互聯(lián)接構(gòu)成。
5、每個節(jié)點代表一種特定的輸出函數(shù)，稱為激勵函數(shù)（activation function）。
6、每兩個節(jié)點間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權(quán)值，稱之為權(quán)重，這相當(dāng)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。
7、網(wǎng)絡(luò)的輸出則依網(wǎng)絡(luò)的連接方式，權(quán)重值和激勵函數(shù)的不同而不同。
8、而網(wǎng)絡(luò)自身通常都是對自然界某種算法或者函數(shù)的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。
9、最近十多年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究工作不斷深入，已經(jīng)取得了很大的進展，其在模式識別、智能機器人、自動控制、預(yù)測估計、生物、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟等領(lǐng)域已成功地解決了許多現(xiàn)代計算機難以解決的實際問題，表現(xiàn)出了良好的智能特性。
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