神经网络人工神经网络

神经网络，即人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），是机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。它由多个神经元相互连接而成的网络，通过调整连接权重和激活函数的方式来学习和模拟人类的智能行为。

神经网络有多种分类方式，例如根据网络性能可分为连续型与离散型网络，确定型与随机型网络；根据网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络等。其中，前向神经网络是数据挖掘中广泛应用的一种网络，其原理或算法也是很多神经网络模型的基础。而反馈神经网络则是另一种常见的神经网络类型。

还有一种前向神经网络的具体实现是径向基函数神经网络，它利用径向基函数作为激活函数，实现复杂的非线性映射关系。另一种反馈神经网络的代表是Hopfield神经网络，它能够存储和检索模式，并具有自修复和自组织的特性。