1.人工神经网络的概念人工神经网络（ArTIficial Neural Network，ANN）的缩写为神经网络（NN）。它基于生物学中神经网络的基本原理。在了解并抽象了人脑结构和外部刺激响应机制之后，它是基于网络拓扑结构的数学模型，它模拟了人脑神经系统对复杂信息的处理机制。该模型的特点是并行分布式处理能力，高容错性，智能性和自学习能力，并结合了信息的处理和存储。凭借其独特的知识表示和智能的自适应学习能力，它引起了各个学科领域的关注。它实际上是一个复杂的网络，具有大量相互连接的简单组件，具有高度的非线性，并且是一种能够进行复杂的逻辑运算并实现非线性关系的系统。神经网络是一种算术模型，由相互连接的大量节点（或神经元）组成。每个节点代表一个特定的输出功能，称为激活功能（激活功能）。两个节点之间的每个连接代表通过连接的信号的加权值，称为权重。神经网络以此方式模拟人的记忆。网络的输出取决于网络的结构，网络的连接方法，权重和激活功能。网络本身通常通常是某种算法或功能的近似，或者可以是逻辑策略的表达。神经网络的构建概念是受生物神经网络的运作启发的。人工神经网络将生物神经网络的知识与数学统计模型相结合，并借助数学统计工具来实现。另一方面，在人工智能的人工感知领域，我们使用数学统计来使神经网络具有类人的决策能力和简单的判断能力。该方法是传统逻辑计算的进一步扩展。从数学的角度来看，人工神经网络的本质可以从机器学习的过程中理解为通过参数找到最佳解决方案的过程。这也是一个负面反馈的过程。以最简单的负反馈神经网络bp神经网络（反向传播）为例。可以从视觉上将其本质理解为这样的过程：我们假设这个新建的机器人被称为“小明”。 （假设他刚出生），他的硬件和软件以及我们不需要考虑的其他部分都是最先进的。小明的脑子现在是最纯净的。就像新生婴儿一样，别无选择，只有一种学习算法。相同的。现在小明饿了，想吃饭。那你怎么吃东西呢？晓明一无所知，开始探索如何保持饥饿。他可能伸出他的手，或者笑或哭，所以他的母亲合理地给了他一些东西：然后，每当他饿了，他就开始伸出笑声，然后吃点东西。突然，有一天他不知道该怎么办，于是他哭了。那我吃点东西！只有到那时，他才理解这种逻辑：此时，机器人“小明”被称为“小明”。我们知道实现目标实际上非常简单，但是需要不断地进行实验。后来，小明又饿了。这次他太懒了，无法动弹，所以他哭了一点，等着食物，但他的母亲没有来喂他！为什么是这样？然后他大声哭了起来。当他的母亲看到他以为他病了时，她赶紧送她去诊所。结果，没有生病。小明不解。为什么？逻辑可以这样理解：然后他降低了一点哭声，变成了正常的哭声。这时，他的母亲终于意识到自己已经受够了。小明终于明白了，如果你想吃东西，首先需要哭泣；然后，如果哭声很低，那是行不通的；你需要增加哭泣的声息；如果哭声太大，那将会适得其反。效果，您需要减少哭泣，可以吃掉它。以上是人工神经网络的本质。通过不断尝试引入各种参数，最终获得了在允许误差范围内的解决方案，并且通过引入参数系数，最终获得了最佳解决方案-进给=哭泣。通过负反馈机制，当参数的权重太小时，根据当前参数的结果适当增加参数的权重比，并且该增加的比系数是随机的