人工神经网络的结构_人工神经网络特点有哪些 人工神经网络应用领域介绍【图文】...

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿人类大脑神经网络结构和功能的数学模型，它是由大量的人工神经元（Artificial Neuron）相互连接而成的。人工神经网络具有以下特点：

1. 可以学习和自适应：人工神经网络可以通过学习样本数据来自适应地修改网络权重和结构，从而更好地适应复杂的模式识别和控制任务。

2. 分布式处理：人工神经网络中的信息处理是分布式的，即不同的神经元负责处理不同的信息，通过神经元之间的相互连接实现信息传递和处理。

3. 非线性映射：人工神经网络可以通过非线性映射实现对非线性问题的处理，具有很强的适应性和泛化能力。

4. 容错性：人工神经网络具有一定的容错性，即当其中的某些神经元或连接失效时，网络仍然能够正常工作，从而提高了网络的可靠性和健壮性。

人工神经网络的应用领域非常广泛，包括模式识别、语音识别、图像处理、自然语言处理、智能控制、金融预测、医学诊断等多个领域。特别是在大数据、人工智能和机器学习等领域，人工神经网络已经成为了一个非常重要的工具和技术。