什么叫人工网络

人工神经网络（ANN）或联结主义系统是受构成动物大脑的生物神经网络的启发但不完全相同的计算系统。这种系统通过例子来“学习”执行任务，而不用特定于任务的规则进行编程。例如，在图像识别中，人工神经网络可能会通过分析一些图像样本来学习识别包含猫的图像，这些图像被手工标记为“猫”或“不是猫”，并使用结果识别在其他图像中的猫。他们这样做是在没有猫的任何先验知识的情况下进行的，例如，它们有毛皮，尾巴，胡须和类似猫的脸。相反，人工神经网络会自动从它们处理的学习材料中生成识别特征。

人工神经网络是基于称为人工神经元的连接单元或节点所构成的集合，这些单元或节点松散地模拟生物大脑中的神经元。像生物大脑中的突触一样，每个连接可以将信号从一个人工神经元传输到另一个人工神经元。接收信号的人工神经元可以对其进行处理，然后向与之相连的附加人造神经元发出信号。

在常见的人工神经网络实现中，人造神经元之间连接处的信号是一个实数，每个人工神经元的输出由它的输入之和的一些非线性函数计算。人造神经元之间的联结被称为“边”。人造神经元和边通常具有随着学习进行而调整的权重。权重可以增加或减少连接处的信号强度。人造神经元可能有一个阈值，使得只有当总信号超过该阈值时才发送信号。典型的神经网络中，每一层都由多个人造神经元聚合而成。不同的层可以对它们的输入执行不同种类的转换。信号从第一层(输入层)传播到最后一层(输出层)，可能在这过程之间会多次穿过这些层。

人工神经网络方法的最初目标是以与人脑相同的方式解决问题。然而，随着时间的推移，人们的注意力转移到了执行特定的任务上，从而逐渐偏离了生物学。人工神经网络已被用于各种任务，包括计算机视觉、语音识别、机器翻译、社交网络过滤、玩棋盘和电子游戏和医学诊断。

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