人工神经网络的概念及组成 人工神经网络原理及应用

人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)是一种模仿人脑神经系统结构和功能的计算机系统，通过学习和训练能够实现感知、分类、识别等功能。

ANN主要由输入层、隐藏层和输出层组成。其中，输入层接收外部信息，隐藏层对信息进行处理，输出层将处理结果输出。ANN通过调整连接权重和阈值来优化网络性能，使得网络输出与实际输出更加接近。

1.人工神经网络原理

人工神经元(Artificial Neuron)是神经网络的基本单元，类似于生物神经元，具有多个输入和一个输出。每个输入都有相应的权重，神经元对输入的加权和超过阈值时产生输出，否则不产生输出。多个神经元可以组成网络，形成复杂的处理功能。

2.人工神经网络应用

人工神经网络广泛应用于模式识别、数据挖掘、自然语言处理、图像处理等领域。例如，可以使用ANN对图像进行分类和识别，识别手写数字、车辆、人脸等；还可以应用于金融预测、医学诊断、商品推荐等领域。