人工神经网络(一)概述 🧠
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2025-03-06 20:32:05
摘要 人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）是当前人工智能领域中最热门的话题之一。它们模仿人脑的工作方式，通过模拟大量简单处
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）是当前人工智能领域中最热门的话题之一。它们模仿人脑的工作方式，通过模拟大量简单处理单元之间的相互作用来解决复杂问题。人工神经网络的灵感来源于生物神经网络，尤其是大脑中的神经元如何传递信息和学习新技能。
人工神经网络由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每一层都包含多个节点或神经元，这些神经元通过权重连接到下一层的神经元。训练过程中，系统会不断调整这些权重，以优化预测结果。这种自我学习的能力使得人工神经网络能够处理复杂的非线性关系，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
此外，人工神经网络还具有强大的泛化能力，即使面对未曾见过的数据，也能做出合理的预测。这使得它们在实际应用中表现出色，例如，在医疗诊断、金融分析和自动驾驶汽车等场景中发挥着重要作用。未来，随着技术的发展，人工神经网络的应用范围将进一步扩大，为人类社会带来更多的便利和创新。🚀
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