神經網路演算法原理及程式設計實現
author:shoupt,johnson·smith
ann（artificial neural network）演算法是一種模擬動物神經網路行為特徵的演算法。
這種演算法是由大量簡單的神經元（或神經節點，計算單元）構成的非線性系統。它在一定程度上模擬了人腦神經系統的資訊處理、儲存和檢索功能，它是對人腦神經網路的某種簡化、抽象和模擬。
這種演算法的特點是擅長從輸入輸出的資料中學習有用知識，而這個過程的進行可以不需要知道輸入輸出之間具體的聯絡關係，換句話說：這種演算法是一種基於輸入輸出的自適應演算法，不需要對問題做任何先驗假設。
ann演算法常用的演算法有bp（back propagation）網路的誤差反向回傳。
首先，在上圖中我們看到了神經元的組成部分。而神經元的工作形式是這樣的：
由神經末梢或突觸接收資訊，通過軸突傳到樹突，再由樹突傳至下乙個神經元的神經末梢。而一般說來，人類大腦有大約1000億個神經元，即便乙隻果蠅也擁有超過10萬個神經元。這些神經元組成乙個複雜的神經網路來支援生物體做簡單或複雜的任務。那麼可以知道，神經網路的執行就是資訊由乙個神經元傳至另乙個神經元，而神經元間資訊的傳遞組成了複雜的神經網路對複雜任務的處理能力。
然而神經元的工作方式不只是簡單的線性輸入與輸出關係。科學家們觀測得到這樣的資訊：神經元對於資訊的接收不會立即響應，而是抑制輸入，直到輸入的訊號強度達到一定程度時觸發輸出。它的作用是減少微弱的雜訊訊號傳遞，從而只傳遞有意識的明顯訊號。因此可以這樣描述神經元的工作方式：
輸入訊號->閾值處理->輸出訊號
然而我們知道乙個神經元不僅僅只接收單一訊號，而是從神經末梢接收多個訊號，對多個訊號進行某種方式的彙總，然後進行乙個閾值的處理，然後得到最終的訊號輸出。因此神經元的工作方式更正為：
輸入訊號->某種彙總->閾值處理->輸出訊號
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