1.定义与分类
神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。它由大量的节点（或神经元）相互关联而成，每个节点代表一种特定的输出函数（或称为运算），称为激励函数。每两个节点的连接都代表该信号在传输中所占的比重，称为权重。网络的输出由于激励函数和权重的不同而不同，是对于某种函数的逼近或是对映射关系的近似描述。
2.人工神经网络的基本结构
神经网络模型的基本结构通常包括以下三个主要组成部分：
- 输入层：这是神经网络的起点，负责接收外部输入的信息。
- 隐藏层：这些是神经网络的核心部分，通过它们，神经网络可以对输入信息进行非线性转换和处理。每个隐藏层都会对输入数据进行计算，并将结果传递给下一层。
- 输出层：这是神经网络的终点，负责输出神经网络处理后的结果。
3.不同种类的神经网络及应用场景
4.神经网络的应用场景
神经网络的应用场景非常广泛，以下列举了一些主要的应用场景：
- 语音识别：神经网络可以用于语音识别，包括语音转文字、语音翻译等。通过训练神经网络，可以使其学习如何将语音信号转换为文本或翻译成其他语言。
- 计算机视觉：神经网络在计算机视觉领域也有广泛应用，例如图像识别、目标检测、人脸识别等。通过训练神经网络，可以使其学习如何从图像中提取有用的信息并进行分类或检测特定目标。
- 自然语言处理：神经网络可以用于自然语言处理，例如文本分类、情感分析、机器翻译等。通过训练神经网络，可以使其学习如何理解和处理自然语言文本，从而进行文本分析和机器翻译等任务。
- 控制与决策：神经网络可以用于控制和决策，例如在机器人学、无人驾驶等领域中。通过训练神经网络，可以使其学习如何根据传感器输入和其他信息做出决策，控制机器人的行为和运动。
- 医学应用：神经网络可以应用于医学领域，例如医学图像处理、疾病诊断等。通过训练神经网络，可以使其学习如何从医学图像中提取有用信息，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
- 推荐系统：神经网络可以用于推荐系统，例如在电商、音乐、视频等领域中。通过训练神经网络，可以使其学习用户的兴趣和行为习惯，从而为用户推荐相关的商品或内容。
