在人工智慧中，人工神經網路是乙個十分重要的內容，而人工神經網路就是模擬了人類的大腦。由此可見，要想學習人工智慧就不得不說一說人工神經網路的知識，那麼人工神經網路的知識都有哪些呢？下面我們就給大家介紹一下這些知識。
人工神經網路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的結構和功能的數學模型或計算模型，用於對函式進行估計或近似。神經網路的構築理念是受到生物神經網路功能的運作啟發而產生的。人工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實際應用，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有優勢。神經網路由大量的人工神經元聯結進行計算。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，通俗的講就是具備學習功能。人工神經網路是一種非程式化、適應性、大腦風格的資訊處理，其本質是通過網路的變換和動力學行為得到一種並行分布式的資訊處理功能，並在不同程度和層次上模仿人腦神經系統的資訊處理功能。它是涉及神經科學、思維科學、人工智慧、電腦科學等多個領域的交叉學科。
和其他機器學習方法一樣，神經網路已經被用於解決各種各樣的問題，例如機器視覺和語音識別。這些問題都是很難被傳統基於規則的程式設計所解決的。在人工神經網路中，神經元處理單元可表示不同的物件，例如特徵、字母、概念，或者一些有意義的抽象模式。網路中處理單元的型別分為三類：輸入單元、輸出單元和隱單元。輸入單元接受外部世界的訊號與資料；輸出單元實現系統處理結果的輸出；隱單元是處在輸入和輸出單元之間，不能由系統外部觀察的單元。
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