人工神經網絡的概念及組成 人工神經網絡原理及應用

人工神經網絡(Artificial Neural Network，ANN)是一種模仿人腦神經系統(tǒng)結構和功能的計算機系統(tǒng)，通過學習和訓練能夠實現感知、分類、識別等功能。

ANN主要由輸入層、隱藏層和輸出層組成。其中，輸入層接收外部信息，隱藏層對信息進行處理，輸出層將處理結果輸出。ANN通過調整連接權重和閾值來優(yōu)化網絡性能，使得網絡輸出與實際輸出更加接近。

1.人工神經網絡原理

人工神經元(Artificial Neuron)是神經網絡的基本單元，類似于生物神經元，具有多個輸入和一個輸出。每個輸入都有相應的權重，神經元對輸入的加權和超過閾值時產生輸出，否則不產生輸出。多個神經元可以組成網絡，形成復雜的處理功能。

2.人工神經網絡應用

人工神經網絡廣泛應用于模式識別、數據挖掘、自然語言處理、圖像處理等領域。例如，可以使用ANN對圖像進行分類和識別，識別手寫數字、車輛、人臉等；還可以應用于金融預測、醫(yī)學診斷、商品推薦等領域。