人工神经网络算法及代码实现

人工神经网络（Artificial Neural Networks, 简称ANN）是一种受生物神经系统启发的计算模型，它通过模仿人脑神经元的工作原理来进行信息处理。ANN通常由大量的节点（也称为神经元）组成，这些节点之间通过权重相连，用于学习输入数据的特征表示和模式识别。

在深度学习中，常见的神经网络结构有前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。例如，对于简单的前馈网络，其基本流程包括：

1. **输入层**：接收原始输入数据。
2. **隐藏层**：逐层对输入进行非线性变换，提取特征。
3. **输出层**：根据任务需求（如分类、回归等）生成预测结果。

以下是使用Python和深度学习库Keras的一个简单例子，创建一个全连接的神经网络模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建模型实例
model = Sequential()

# 添加输入层和第一个隐藏层（带ReLU激活函数）
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=input_shape))

# 可能添加更多的隐藏层...
model.add(Dense(units=32, activation='relu'))

# 输出层（根据任务调整，比如对于二分类问题，用sigmoid激活）
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))

# 编译模型，设置损失函数、优化器和评估指标
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(x_val, y_val))

这只是一个基础示例，实际应用中还需要预处理数据、调整超参数以及进行模型验证等工作。如果你想要更深入地了解，可以进一步研究反向传播、梯度下降等核心机制。