人工神經網路主要架構是由神經元、層和網路三個部分組成。整個人工神經網路包含一系列基本的神經元、通過權重相互連線。
神經元是人工神經網路最基本的單元。單元以層的方式組，每一層的每個神經元和前一層、後一層的神經元連線，共分為輸入層、輸出層和隱藏層，三層連線形成乙個神經網路。
輸入層只從外部環境接收資訊，是由輸入單元組成，而這些輸入單元可接收樣本中各種不同的特徵資訊。該層的每個神經元相當於自變數，不完成任何計算，只為下一層傳遞資訊；隱藏層介於輸入層和輸出層之間，這些層完全用於分析，其函式聯絡輸入層變數和輸出層變數，使其更配適資料。而最後，輸出層生成最終結果，每個輸出單元會對應到某一種特定的分類，為網路送給外部系統的結果值，，整個網路由調整鏈結強度的程式來達成學習的目的。
假如輸出單元的輸出值和所預期的值相同，那麼連線到此輸出單元的鏈結強度則不被改變。但如果應該輸出1的單元卻輸出0，那麼連線到這個單元的鏈結強度則會被加強。相反，如果應該輸出0卻輸出1，那麼連線到此輸出單元的鏈結強度則會被降低。簡單地說，達成收斂的效果是這個學習程式的主要目標。目前尚沒有統一的標準方法可以計算人工神經網路的最佳層數。
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