四人工神经网络的结构 人工神经网络Artificial Neural Network，ANN简称神经网络NN，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的。

3卷积神经网络可应用于图像识别物体识别等计算机视觉自然语言处理物理学和遥感科学等领域联系BP神经网络和卷积神经网络都属于前馈神经网络，三者都属于人工神经网络因此，三者原理和结构相同三作用不同 1。

网络是一个黑匣子，训练算法可以在融合时随时使用同样，已经从提取的数据集中为网络算法创建了一个随机样本然后创建一个训练和测试数据集，分别用于训练模型和验证模型的性能图3信用违约模型的神经网络图 3实验与结果。

人工神经网络Artificial Neural Network，即ANN ，是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络在工程与学术界也常。

一个完整的人工神经网络包括输入层，隐藏层，输出层，激活函数。

许多 人工智能 计算机系统的核心技术是人工神经网络ANN，而这种网络的灵感来源于人类大脑中的生物结构通过使用连接的“神经元”结构，这些网络可以通过“学习”并在没有人类参与的情况下处理和评估某些数据这样的实际实例。

首先，什么是神经网络，题主的意思应该是指机器学习中的人工神经网络什么是神经网络历史发展演进上看 人工神经网络是计算机诞生以来，计算机编程架构，算法进化的一个新的阶段很多人说，人工神经网络所属的“人工智能”。

1发展背景不同感知器是Frank Rosenblatt在1957年所发明的一种人工神经网络，可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器而BP神经网络发展于20世纪80年代中期，David RunelhartGeoffrey Hinton。

人工神经网络，结合人工神经网络阐述如下许多人工智能计算机系统的核心技术是人工神经网络ANN，而这种网络的灵感来源于人类大脑中的生物结构通过使用连接的“神经元”结构，这些网络可以通过“学习”并在没有人类参与的情况下。

大大加快了速度和准确率卷积神经网络在实施的过程中，实际上是分为两层，一个是卷积层，一个是汇聚层，简单理解就是 卷积层将图片分散成一个一个或者3*35*5的小像素块，然后把这些输出值排列在图组中，用数字表示。