人工神经网络算法的学习方法与应用实例（pdf彩版）

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人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN）可以概括的定义为：
由大量具有适应性的处理元素（神经元）组成的广泛并行互联网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应，是模拟人工智能的一条重要途径。人工神经网络与人脑相似性主要表现在：
①神经网络获取的知识是从外界环境学习得来的;
②各神经元的连接权，即突触权值，用于储存获取的知识。
神经元是神经网络的基本处理单元，它是神经网络的设计基础。神经元是以生物的神经系统的神经细胞为基础的生物模型。在人们对生物神经系统进行研究，以探讨人工智能的机制时，把神经元数学化，从而产生了神经元数学模型。因此，要了解人工神经模型就必须先了解生物神经元模型。

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