ann人工神經網路（artificial neural network，ann）
簡稱神經網路或類神經網路。在機器學習和認知科學領域，是一種模仿生物神經網路（動物的中樞神經系統，特別是大腦）的結構和功能的資料模型或計算模型，用於對函式進行估計或近似。
神經網路由大量的人工神經元聯結計算。大多數情況下人工神經網路能在外界資訊的基礎上改變內部結構，是一種自適應系統，通俗地講就是具備學習功能。
現代神經網路是一種非線性統計性資料建模工具，神經網路通常是通過乙個基於數學統計學型別的學習方法得以優化，所以也是數學統計學方法的一種應用，通過統計學的標準數學方法我們能夠得到大量的可以用函式來表達的區域性結構空間，另一方面在人工智慧學的人工感知領域，我們通過數學統計學的應用可以來做人工感知方面的決定問題（也就是說通過統計學的方法，人工神經網路能夠類似人一樣具有簡單的決定能力和簡單的判斷能力），這種方法比起正式的邏輯學推理演算更具優勢。
1.神經元
神經元是多輸入單輸出的資訊處理單元，具有空間整合性和閾值性，輸入分別為興奮性輸入和抑制性輸入。按照這個原理，科學家提出了m-p模型（取自兩個提出者的姓名首字母），m-p模型是對生物神經元的建模，作為人工神經網路中的乙個神經元。
2.啟用函式
啟用函式可以看做濾波器，接收外界各種各樣的訊號，通過調整函式，輸出期望值。ann通常採用三類啟用函式：閾值函式、分段函式、雙極性連續函式：
閾值函式
分段函式
雙極性連續函式 sigmoid函式
3.學習方法
4.神經網路的拓撲結構
神經網路的拓撲結構
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