网络，我们在日常生活、工作中都经常用到，但不知道大家对“人工神经网络”是否知道呢？本文收集整理了一些资料，希望本文能对各位读者有比较大的参考价值。
人工神经网络
人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
人工神经网络的主要研究方向
神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。
应用研究可分为以下两类：
1)．神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。
2)．神经网络在各个领域中应用的研究。这些领域主要包括：
理论研究可分为以下两类：
1)．利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。
2)．利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能， 如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如：神经网络动力学、非线性神经场等。
人工神经网络的特点
(1)可以充分逼近任意复杂的非线性关系；
(2)所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，故有很强的鲁棒性和容错性；
(3)采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能；
(4)可学习和自适应不知道或不确定的系统；
(5)能够同时处理定量、定性知识。
人工神经网络
综上所述，本文已为讲解人工神经网络的主要研究方向、人工神经网络的特点等等，相信大家对人工神经网络的认识越来越深入，希望本文能对各位读者有比较大的参考价值。
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