人工神经网络的应用有哪些?并举例说明
简述人工神经网络受到哪些生物神经网络的启发
人工神经网络最初的目标是试图通过模仿人类大脑的结构来模拟传统计算逻辑，并未能有效解决大部分实际问题。
源于人类中枢神经系统研究的人工神经网络概念。在其中，基本构成单元被称为神经元（neurons），它们通过连接构建了一个与生物神经系统相仿的复杂架构。
人工神经网络建立在称为人工神经元的一组连接单元或节点之上，并对生物大脑中的真实神经元进行松散地模拟。每一个连接类似于生物大脑中突触的方式，在向其他神经元传递信息时发挥了作用。
人工神经元接收到信息后依次进行处理，并能够将此信息传递给与其直接相连的其他神经元。在连接处的信息量为一个实数值，在这种情况下每个神经单元的信息输出是其所有输入之和经过特定非线性转换的结果。这些连接则统称为边。
神经元与边缘通常具有权重，在学习过程中会发生调整。
权重会增加或减弱连接处的信号强度。
神经元可能具有一个阈值。
只有当聚合信号超过该阈值时才会发送信号。
一般而言，神经元会形成层状结构。
不同层级可以根据输入执行不同的转换操作。
信息从输入层开始传递至输出层结束于输出层。
信息可能经历多次遍历各层级后传递至输出层。
现代神经网络是非线性的数据建模技术，在遵循数学统计学原理的基础上被广泛应用于各种领域。这种技术不仅体现了传统数据分析模式的进步，在深度学习框架下展现出强大的预测能力。通过系统化的理论支撑和精确的计算模型构建，我们可以获得大量用函数形式构建起复杂的局部空间模型的数据分析结果。
从人工智能技术中的人工感知角度出发，在这一领域中我们可以通过运用数学统计方法来制定相关的人工感知决策问题（具体而言是采用统计方法后的人工神经网络具备与人类相似的简单决策和判断能力），相较于传统形式逻辑推理体系而言这一方法更具优势
与现有的其他机器学习方法相仿的是神经网络系统，在多个领域中都展现出其独特的优势，并被应用于多样化的领域如机器视觉与语音识别等领域的应用实例中。然而，在这些挑战面前，传统的基于规则的编程方案显得力不从心。
构成
1、The architecture determines the variables and their topological relationships within a network. The following illustrates the variables in a neural network: weights and neuron activities.
大多数神经网络模型遵循一个基于短期时间尺度的动态更新机制。该激活函数受网络中权重（即该网络参数）的影响。
该网络的学习机制（learning mechanism）决定了权重随时间的变化模式。通常被视为一种长期动态过程。该机制在大多数情况下取决于神经元的激活水平（activation level）。然而，在某些情况下，则可能受到教师提供的期望输出以及当前权重的影响。例如，在手写数字识别任务中使用的一个典型神经网络拥有大量输入单元（input units）。
输入神经元会受到输入图像数据的影响。在激励值经过加权处理并通过预设函数传递后，在其他神经元中产生新的激励值。这一过程会持续进行直至输出层被激活。最终输出层的激活程度直接决定了识别结果。
人脑神经网络的优点
抗噪声能力：经过人工神经网络的补充训练，在输入数据出现部分丢失的情况下仍具备识别样本的能力。
2、不易损坏：由于人工神经网络采用了分布式的方式存储和处理数据信息的原因，在某些神经元发生故障的情况下，该系统依然能够保持正常的运行状态。
3、可以平行处理。
4、可以学习新的观念。以上就是人脑神经网络的优点。
人工神经网络与人类神经网络有关系吗
人工神经网络（Artificial Neural Network, 简称ANN）自20世纪80年代以来成为人工智能领域的重要研究方向之一。该模型基于信息处理的角度模拟人脑神经元网络的工作机制，并通过建立简单的数学模型并采用不同的连接方式构建各种类型的网络结构，在工程学与学术界亦常被简称为神经网络或类神经网络系统。作为一种计算模型，ANN由大量互相关联的节点组成，在这些节点上执行特定的操作以产生输出结果。每个节点都对应一种特定的激励函数（activation function），而任意两个节点之间的连接都赋予了一个权重值（weight），这相当于该连接处存储着某种记忆信息；同时整个系统的输出结果取决于各节点之间的连接方式、权重值以及所采用的具体激励函数等多方面因素共同作用的结果。值得注意的是，在大多数情况下 ANN 实际上是用来模拟自然界中某些算法或数学函数的行为模式，并可能也反映了某种逻辑策略或决策过程的表现形式
人工智能和神经网络有什么联系与区别？
联系：主要包含模仿人类行为的数学模型以及算法。神经网络的研究工作有助于促进或推动人工智能技术的进步。
区别如下：
一、指代不同
人工智能是探究人类智能并将其进行拓展与发展的理论、方法和技术，并应用于系统领域的一门新兴的技术科学。
神经网络：在仿生学原理的基础上被设计为模拟动物神经网络的行为特征，并通过分布式并行处理机制来进行信息处理的一种算法数学模型。
二、方法不同
人工智能领域致力于探索智能的本质，并制造出了能够模仿人类思维机制的智能机器。该领域的研究范围涵盖机器人技术、语音识别系统、图像识别系统以及自然语言处理技术等。
神经网络：基于体系结构的复杂性，在优化内部大量节点之间的交互联系后，最终完成信息处理功能。
三、目的不同
人工智能：其核心任务是以完成人类智能所需复杂任务为目标，推动机器能够胜任复杂的认知和执行活动。
神经网络：展现出一定程度的自适应和自我组织特性。通过调整突触连接强度，在适应周围环境需求的同时具备动态优化能力。基于不同的学习策略和处理内容时表现出多样化的性能特征
参考资料来源：百度百科-人工智能。
参考资料来源：百度百科-神经网络。
人工智能与神经网络之间有什么关系？
神马？你已经接触并学习了神经网络的知识吗？真厉害！然而，在人工智能领域与神经网络本身并没有直接关联——即使在神经元芯片出现之后（之后出现），我们对它的具体影响还无从知晓（不知道后果如何）。目前而言，在人工智能系统中主要模仿的是神经网络的部分功能（虽然到 fifty 年后或许有可能实现完全模仿），而这一过程可能会随着时间技术以当前的速度持续下去（可能会持续下去）。等到 fifty 年后（到 fifty 年后）时若真正实现了这一目标（这是不是有可能实现呢），那将会是人类历史上的一次重大突破（是一个重大的里程碑事件）。
未来的人工神经网络将会怎样改变我们的生活。
1、客服行业/行政助手
常规客户服务与企业内部行政事务的工作内容主要由大量重复的体力劳动构成，并将被专业的人工智能系统取代。
2、翻译行业
通过消除语言障碍促进人类间的不同民族之间、不同语言之间、不同文化之间的有效沟通与理解，在专业领域内始终被视为...的重要使命，并在全球化的浪潮中扮演着不可或缺的角色
3、服务于公共交通的司机、公交车司机。
交通深刻影响了人类关于空间认知与时间观念的整体感知。在交通行业方面的发展速度与效率水平的显著提升，则带来了巨大的社会效能提升与生活质量改善。然而不容忽视的是，在持续增长的趋势下不断攀升的城市化背景下, 随之而来的车辆保有量急剧增加, 这不仅导致各类交通事故数量激增, 更带来了严重的安全隐患。
4、制造业流水线工人
人工智能无疑是最引人入胜的技术领域之一。
不言而喻的是机器人技术领域。
特别在工业自动化和智能制造领域。
如今，在高端科技制造、精密机械加工、传统汽车生产以及智能手机装配线上，
工业自动化技术已成为这些领域的标配。
众多的应用案例清晰地预示了未来工业生产的趋势。
5、基础医学服务和辅助医疗
近年来，在中国医疗行业中，众多企业大量地流向了人工智能技术应用方向，并且特别注重降低医疗成本的同时提高医疗服务效能，并通过优化医疗服务流程来不断提升整体效率，并将这一战略重点聚焦于患者的健康管理
在特定情况下（如医学影像解读或复杂病例分析等），人工智能的深度学习能力已经超过人类水平。专家预计到2020年，在医疗领域的人工智能将实现稳步增长，并特别关注成像技术、诊断方法以及数据分析和管理工具的发展。
6、金融审计和风控
人工智能的知识图谱、深度学习与大数据处理等技术在金融行业已经实现了较为广泛的运用。基于专业的策略深入应用后，在对金融领域数据进行监控、数据分析及决策方向方面显著提升了业务处理效率，并且在日常新增以及历史规模庞大的金融海量数据背景下，人工智能的工作效率已无可匹敌地超越了人工操作。
7、便利店收银员
无营业员超市也被称作无人超市。由一套智能化设备完成收银流程。这套设备具备视频监控摄像头, 面部识别技术, 自动交互终端, 和二维码扫描设备。无需排队结账的实体店模式如下：顾客通过手机进入店铺后, 选择商品后即可自助结账并离开。这一创新技术自2016年便已实现, 在亚马逊Go无人超市的成功运营下成为现实。
特点优点：
人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：
1、具有自学习功能
例如，在实现图像识别的过程中, 为了使许多不同的图像样本和结果能够被输入到人工神经网络中进行训练, 并且该网络能够通过自动学习功能逐步地掌握规律性特征. 因此, 在经过长时间的训练后, 该系统就能够有效地完成类似新图标的分类任务.
自我学习特性对预测工作具有至关重要的作用。展望未来的人工神经网络计算机将会成为人类进行经济预测、市场分析以及效益评估的重要工具，并且其应用前景非常广阔。
2、具有联想存储功能
用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
3、具有高速寻找优化解的能力
解决一个复杂问题的最佳方案通常涉及较大的计算资源投入。在特定领域中使用一种专门针对该类问题设计的反馈型人工神经网络，并以快速处理能力为基础，在实际应用中能够迅速找到相应的最优解决方案。
人工神经网络，人工神经网络是什么意思
一、 人工神经网络的概念。
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）被简称为神经网络(NN)，它是根据生物学中对生物神经网络基本原理的理解与抽象，在运用网络拓扑理论构建的基础上模拟人脑神经系统对复杂信息处理机制的一种数学模型。该模型以其并行分布处理能力、高容错性以及智能化等主要特性为基础，在实现信息处理与存储功能结合的同时具备独特的知识表示方法以及智能化的学习机制。它引起了各学科领域的广泛关注。实际上它是一个由大量简单元件相互连接构成的高度非线性系统能够执行复杂的逻辑操作以及实现非线性关系运算的过程
神经网络是一种基于节点运算的系统模型，在生物体内广泛存在并发挥重要作用。其中每一个节点都代表一种特定的行为模式或是信息处理机制。这些节点之间通过突触式的连接进行信息传递，在这种情况下每一条连接都会被赋予一个权重值来调节信号传输的效果。整个神经系统的设计灵感来源于生物体复杂的神经系统结构，并试图模仿其信息处理的能力与机制。在实际应用中，在人工智能领域尤其是机器学习中对神经网络的研究已经取得了巨大的进展，并且这一技术体系正在不断扩展和完善中。特别是在感知系统领域我们已经成功实现了类似于人类视觉系统的多层感知机模型，并在此基础上构建了能够自主学习与识别复杂模式的人工智能框架。
在人工神经网络中，神经元处理单元能够代表多种不同的对象包括特征字母概念以及一些有意义的抽象模式。网络中的处理单元主要分为三种类型即输入型输出型和中间型隐含型单位。其中输入型单位负责接收外部世界的信息与数据而输出型单位则承担着将系统的处理结果输出的任务隐含型单位则位于前两者之间不可由系统外部直接观察到其具体状态并参与信息传递过程。各类型单位之间的相互作用通过特定的连接权值体现其间的关联程度而这种复杂的关系网络正是实现信息表现与处理的关键所在人工神经网络作为一种非程序化的自适应系统模仿了人脑神经系统的基本架构特征其核心功能在于通过动态演变的过程实现并行分布式的信息加工能力从而在不同层次上模拟了人类大脑的信息 Processing机制
神经网络是一种模仿大脑神经突触连接结构进行信息处理的数学模型；其构建基础是人类对自身大脑组织结合与思维机制的认知；该技术融合了神经科学、数学等多个学科的知识；涉及神经科学、数学等多个学科的知识；涉及神经科学、数学等多个学科的知识；涉及神经科学、数学等多个学科的知识
二、 人工神经网络的发展。
神经网络的发展有悠久的历史。其发展过程大致可以概括为如下4个阶段。
1. 第一阶段----启蒙时期。
(1)、M-P神经网络体系在20世纪40年代便开始研究发展。1943年时由美国心理学家麦卡洛奇与数学家皮茨共同提出了具有里程碑意义的M-P神经网络体系。尽管该体系相对简单明了但其理论价值巨大。在此理论框架下将人工神经元简化为基于逻辑运算的功能模块从而奠定了现代人工神经网络理论的基础
(2)、Hebb规则：1949年，《The Organization of Behavior》一书由心理学家赫布发表。该假说认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位，并受到前后神经元活动的影响。该假说后来发展成为神经网络领域非常著名的Hebb法则。该法则指出，在神经元之间存在的突触连接强度是可以变化的；这种可变性构成了学习与记忆的基础。根据这一法则，在构建具有学习功能的人工神经网络模型方面奠定了理论基础。
(3)、感知器模型：1957 年由罗森勃拉特（Rosenblatt）建立在 M-P 模型的基础上并提出了感知器（Perceptron）这一概念。该种神经网络遵循现代神经网络的基本原则并且其架构与神经生理学有着高度契合的特点。它是一种具备连续可调权值矢量特征的 MP 神经元网络模型经过训练后能够实现对一定输入矢量模式进行分类与识别的目的尽管其相对简单但它被视为第一个真正意义上的人工神经网络体系。罗森勃拉特证实了两层感知器具备输入分类能力同时他还将研究重点转向包含隐层处理单元的三层感知器这一重要发展方向该感知器理论包含了一些现代神经计算系统的核心要素从而标志着人工神经网络方法与技术的重大突破
ADALINE网络模型： 于1959年, 美国著名工程师威德罗（B.Widrow）与霍夫（M.Hoff）等学者共同创设了自适应线性元件(Adaptive linear element, 简称Adaline)以及Widrow-Hoff学习规则（亦即最小均方差算法或δ规则）。他们将该方法成功运用于现实领域, 铸就了人工神经网络的第一面旗帜, 为神经网络的研究与应用开辟了新的道路。AdALINE网络体系是一种具备持续输出的单向线性神经元构造模式, 被广泛应用于自我调节系统中。
2. 第二阶段----低潮时期。
Minsky与Papert作为人工智能领域的先驱，在从数学角度深入探讨了感知器等网络系统功能及其局限性方面做出了开创性研究。于1969年出版了具有里程碑意义的著作《Perceptrons》，其中明确指出单层感知器的能力具有局限性，并揭示了该技术在处理线性不可分的数据时存在显著局限。例如，在实现异或这样的逻辑运算任务时就遇到了本质困难。这一论断给当时人工神经元网络的研究带来沉重的打击，并标志着神经网络发展史上长达10年的低潮期。
(1)、自组织神经网络SOM模型：1972年时，芬兰的KohonenT.教授最先提出了一种自组织神经网络模型SOM（Self-Organizing feature map）。该方法在后来的发展中得到了广泛的应用和改进。SOM网络属于无监督学习体系，在模式识别、语音识别及分类问题等方面具有重要应用价值。其独特的"赢家通吃机制"使得它与之前提出的感知器存在显著差异，并且其主要作为提取分类信息的手段进行学习训练。
- 自适应共振理论ART：1976年, 美国Grossberg教授创立了著名的自适应共振理论ART(Adaptive Resonance Theory), 该理论以其独特的学习机制而广为人知, 其学习过程具备自我组织能力, 并能实现自我稳定状态.
3. 第三阶段----复兴时期。
(1)、Hopfield模型：1982年，在美国物理学家霍普菲尔德（Hopfield）首次提出了一种离散型神经网络——即离散Hopfield网——从而推动了人工神经网络的研究进程。在其研究中首次引入了能量函数这一概念，并成为后续研究的重要理论基础。他证明了该网络的稳定性。随后于1984年又提出了另一种连续型神经网络，并将其中的神经元激活函数从离散改为连续类型。1985 年 hopfield和Tank利用hopfild 网络成功解决了著名旅行商问题（Travelling Salesman Problem）。 hopfild 神经 network 是一组非线性微分方程组组成的系统。 hopfild 模型不仅对人工神经 network 的信息存储与提取功能进行了非线性数学描述，并提出了相应的动力学方程与学习规则公式等重要理论框架，在此基础之上提供了有力的技术支撑并指导后续学者对人工 neural network 的构造与学习算法展开了深入研究工作. 由于hopfild 神经 network 在多个领域展现出巨大潜力因此人们对其进行了大量研究工作这极大地推动了人工 neural network 技术的发展。
(2)、Boltzmann 机器模型：1983 年,Kirkpatrick 等人意识到将模拟退火算法应用于 NP 类型组合优化问题是一个可行的方法。其中,模拟高温物体缓慢退火以寻找全局最优解的过程最初由 Metropli 等人在 1953 年首次提出。1984 年,Hinton 和他的年轻同事 Sejnowski 等人合作开发了一种大规模并行网络的学习机制,并首次引入了隐单元的概念。这一学习体系随后得名于 Boltzmann 机器。
Hinton与Sejnowsky基于统计物理学中的概念与方法最先提出了一种多层网络的学习算法，并将其命名为Boltzmann机模型。
BP型人工神经网络体系：1986年时，在现有的多层人工神经网络模型基础上,Rumelhart等研究者提出了一种基于误差逆向传播的学习算法----BP算法,从而为多层前向人工神经网络的学习提供了解决方案。该算法表明这种体系具备强大的学习能力,能够实现多种学习任务和实际应用问题的求解。
并行分布处理理论：1986年, 由Rumelhart与McCkeekkand共同主编的经典著作《Parallel Distributed Processing: Exploring the Microstructures of Cognition》中, 他们系统构建了并行分布处理理论体系, 主要聚焦于认知机制的微观层面. 该理论不仅深入研究了基于非线性连续转移函数的多层前馈网络结构, 还对误差反向传播算法（即BP算法）进行了全面而深入的解析工作. 这项研究成功突破了传统神经网络学习算法存在的局限性, 提供了一种有效的权值调节方法. 此外, 该理论回应了感知机模型所未能解答的核心问题, 并通过实证验证展示了人工神经网络在信息处理方面的强大能力.
1988年, Chua和Yang共同提出细胞神经网络(CNN)模型,该系统作为具备大量非线性组件的复杂系统,在仿生学上借鉴了细胞自动机的概念.随后,Kosko则开发了双向联想存储模型(BAM),该模型具备无监督学习特性.
该理论框架由Edelman在20世纪90年代初期提出，并对神经网络研究产生深远影响。
1988年, Linsker在其研究中发展出新型自组织体系, 并在此基础上构建了最大互信息理论模型, 这一发现为神经网络的信息应用奠定了重要基础
1988年,Broomhead和Lowe发展了一种基于径向基函数(Radialbasis function, RBF)的方法,用于构建分层网络结构,从而将神经网络设计与数值分析技术以及线性适应滤波紧密关联于一起来研究
1991年,Haken将其协同理论应用于神经网络领域,在其理论体系中,他主张认知活动具有自主性,并认为模式识别与模式形成互为表里
于1994年发表的重要文献中，廖晓昕建立了关于细胞神经网络的数学理论与基础体系。研究者们通过扩展现有激活函数类别，在理论上提出了包括DCN、HNN和BAM在内的更为普遍的应用框架。
在20世纪90年代初期,Vapnik等人建立了支持向量机(SVM)及其相关的VC维数理论基础.
经过多年的发展，已有上百种的神经网络模型被提出。
深度学习中什么是人工神经网络？
人工神经网络（Artificial Neural Network,简称ANN）是从信息处理的角度对人脑中的神经元网络进行抽象。自20世纪80年代以来成为人工智能领域的核心研究方向之一。其本质上是一种基于大量节点构建的运算模型，在多个领域如模式识别、智能机器人开发以及自动控制等方面取得了显著的应用成果，并已在生物科学与医学研究中发挥重要作用，在经济学领域也展现出独特的应用价值。该系统展现了显著的智能化性能特点，在解决复杂现实问题方面表现出色
人工神经网络是由众多处理单元相互连接组成的一种非线性、能自动调整参数的信息处理系统。它基于当前神经科学研究的重要成果提出，并旨在通过模仿大脑处理和记忆信息的方式来进行信息处理。该系统具有四个基本特征：
（1）Nonlinear relationships represent a fundamental characteristic of nature. Artificial neurons can exist in either an activated or inhibited state, representing two distinct states. The behavior of these artificial neurons is mathematically represented as nonlinear dynamics.
人工神经网络
关联性。由带阈值的神经元构建而成的网络展现出更优异的表现，并且显著提升了系统的容错能力和存储容量。
（2）非局限性– 大多数神经网络主要由多个神经元广泛连接构成。一般来说, 系统的整体行为不仅受单个组成部分的影响, 还可能主要由各部分间的互动和联系共同决定. 通过大量单元间的联系来模仿大脑的非限制特性. 联想记忆是典型的非限制性实例.
（3）非常定性 –人工神经网络表现出自适应性、自主组织能力和自我学习特征。神经网络不仅能够处理信息的变化情况，在信息处理过程中非线性动力学系统本身也会随之发生演变。通常利用迭代的方式描述非线性动力学系统的演进过程。
（4）非凸性决定了系统的演进趋势，在特定条件下由某个特定的状态函数来决定。比如能量函数，则其极值对应于系统较为稳定的平衡状态。而非凸性意味着这种状态函数具有多个极值点，在这些点上系统的状态较为稳定，并由此导致系统的演进呈现多样的可能性
在人工神经网络体系中，神经元处理模块能够代表多种实体。这些实体包括如特征符号、字母标识符以及概念标签等具体实例，并非单纯指抽象形态结构。其中处理模块可分为三类：输入模块用于接收外界环境中的各种信号信息，并接收来自其他模块的数据反馈；输出模块完成系统计算所得结果并将其传递给相关下游模块的任务；而位于输入模块与输出模块之间的隐藏层节点则负责将信息从输入层传递至输出层，并通过激活函数调节信息强度以实现更复杂的计算能力。
人工神经网络
从系统外部观测到的单元。神经元之间的相互作用强度则由它们之间的连接权值来体现；而网络通过其处理单元之间的关联关系来实现信息表征与处理过程。
本节总结
神经网络算法的人工神经网络
20世纪40年代后期首次提出的 ANN 模型由大量可调节权重连接构成的神经元网络构成。 BP（Back Propagation）算法即误差逆向传播法，在人工神经网络中被广泛采用作为监督式学习方法。 BP 神经网络凭借强大的非线性映射能力，在理论上可近似任意函数映射关系，并通过灵活设置中间层数量及节点数目以及学习率等参数实现高度定制化设计，在优化设计、信号处理、模式识别以及智能控制等领域均展现出卓越的应用前景。
与其它类型的细胞相仿，并非没有共同之处：它们都包含着由胞膜、胞质基质以及细胞核组成的基本结构单元。然而，在结构特征上却存在显著差异：神经元因其形态结构上较为独特的特点而受到特别关注——它具有众多的突起结构以便于信息传递功能。这些特殊的外在特征被划分为三个主要的部分：胞体（cell body）、轴突（axon）以及树状体（dendrite）。其中最为引人注目的特征在于其内部空间中装填着由胞膜、胞质基质以及细胞核组成的相对独立的空间环境——这也正是神经系统复杂运作的基础所在：树状体的主要功能是接收并整合外部输入信号；而轴突则负责向外界发送电信号——这种分工使得整个神经系统得以高效运转而不至于陷入混乱状态
树突是由细胞体延伸出的一部分，在其全长度各部位均与其它神经元的轴突末端相连接，并称为"突触"位置处两神经元并未直接连接而是形成了一个介于两者之间的信息传递节点点间隙约为（15～50)×10米这个间隙构成了"突触"的基本结构特征根据研究结果"突触"主要分为两类：一类是增强信号传递效率的兴奋性型另一类则是抑制信号传递作用的抑制性型每个正常生物体内的神经元平均具有的'兴奋性'型'突触数目正常最高可达2个而不同类型的'抑制性'型'突触数目则相对较少且因个体差异存在显著差异通过建立这些复杂的连接关系人脑得以实现对信息的有效筛选与处理功能而通过大量人工神经元相互连接形成的人工神经网络能够模拟人类大脑的部分功能特性
人工神经网络是由大量简单的基本单元构成，并由这些单元相互连接形成自适应的非线性动态系统。尽管单个神经元的结构与功能相对简单明了，但它们之间的相互连接会产生极其复杂的系统行为。
人工神经网络体现了人脑主要特征的若干方面；然而，并非是对生物系统功能的精确仿生模拟；它只是对生物系统的功能进行一定程度的模仿和简化，并未追求逼真的描述
相比传统数字计算机，在基本组成单元和功能特性上与生物大脑更为相似的人工神经网络（ANN）。其运算机制并非依赖于预设程序逐步操作而运行，在其体系中存在独特的自适应特性。具体而言，在学习能力方面表现为：它能够根据环境变化自主学习并总结其中的规律；同时具备完成特定任务所需的知识和智能行为。
在学习过程中，人工神经网络需要遵循一定的学习准则进行训练，并在此基础上才能正常运作。举例而言，在对字符“A”、“B”进行识别的研究中可观察到：当输入为“A”时系统将输出数值1；而当输入为“B”的情况下，则会给出数值0作为响应。
因此，在设计网络学习规则时应当遵循以下原则：若网络在处理过程中出现误判行为，则通过持续的学习训练过程应当能够降低其在下次遇到相同情况时重复出现这种误判的概率。具体实施步骤如下：首先需要为网络中的每一个连接赋予一个初始权重值，并确保这些初始权重值位于区间（0,1）内。接着将待识别对象“A”的图像模式呈递给网络进行处理，在这一过程中计算机将对输入模式进行加权求和运算，并与设定门限值进行比较运算后再执行非线性变换操作以获得最终计算结果。在此训练阶段所述计算机将返回两种可能的结果，“1”或“0”，且两种结果出现的概率均为50%，即完全等概率随机分布的状态。当计算机输出的结果为正确的判断即输出数值为‘1’时，则应当相应地增强相关联连接的权重系数；反之若计算机输出错误判断即数值为‘0’则应当相应地降低相关联连接的权重系数。如此反复训练直至所有关联到对象“A”的神经元路径均被充分强化即可达到预期的学习目标。
如果输出结果为零（表示错误），则需将网络中的连接权值向减少总输入加权值的方向进行调节。这一操作的主要目的是使神经网络在未来再次遇到'A'模式输入时，能够降低出现同样错误的可能性。通过持续训练和学习（运用前述方法），当神经网络依次接收多个样本'A'和'B'后，在反复练习中其判断能力将得到显著提升。这一过程表明，在完成这两个模式的学习任务后，神经网络已具备了将其所学信息存储在各个连接权值中的能力。进一步研究表明，在完成特定任务的学习之后（如识别不同字母），神经元之间的相互作用会形成稳定的连接权重分布，并最终实现对特定模式的高度识别能力。人类大脑展现出强大的自适应与自我组织能力。
普通计算机的功能是受其内部所给定的知识与能力的影响。由此可见，在进行智能活动时仅凭总结和编纂程序是难以达到预期效果的。
人工神经网络展现出一定的自适应与自组织特性，在学习或训练过程中调节突触权值以适应周围环境的需求。同一系统根据不同的学习策略和任务性质表现出多样化的功能特征。人工神经网络构成一个具备自主学习能力的动态系统能够不断积累知识直至超越设计者所设定的知识水平。其主要的学习模式可分为两类：一种是基于有监督的学习机制（亦称教师指导型），运用给定的标准样本进行分类识别或模仿训练；另一种是基于无监督的学习机制（亦称自主型），该系统能够自主识别环境中的特征及其内在规律性，并通过这种特性模拟人脑的功能机制。
（2）泛化能力
泛化能力主要体现在对未被训练过的样本具有良好的预测能力和控制能力。值得注意的是，在存在一些含有噪声的样本时，网络仍展现出良好的预测能力。
(3)非线性映射能力
当设计人员对系统有着深入的理解或清晰的认识时，则通常会采用数值分析和偏微分方程等数学工具来建立精确的数学模型。然而，在面对复杂系统或完全未知的情况，并且系统的相关信息极为有限时，则构建精确模型显得困难重重。此时 neural network 的非线性映射能力便体现出明显的优势：它无需深入掌握系统的内在机理即可完成任务，并且能够直接实现输入与输出之间的映射关系。这种特性极大地方便了设计过程。
(4)高度并行性
存在不同的看法认为人工神经网络是否具备真正的并行性尚有争议。然而许多研究者认为该种算法确实应该具备很强的计算能力这是因为人类能够同时执行多项任务这种复杂的行为模式在一定程度上启发了科学家们对人工神经网络的设计思路从功能模拟的角度来看基于人脑结构建立起来的数学模型其平行处理能力应该非常强
至今以来，在医学、生物学、生理学、哲学等多个领域内的人们致力于探索和解决这一难题。经过多年探索后逐渐发展成为一个新兴的跨学科研究领域，并被命名为‘神经网络’。该领域的研究涉及多个交叉学科分支，在这些分支之间形成了紧密的联系，并通过协同作用共同推动着整个领域的进步和发展。不同领域的科学家基于各自专业的特点和兴趣点聚焦于一系列相关问题，并通过多元化的方法展开深入研究工作
下面将人工神经网络与通用的计算机工作特点来对比一下：
从速度角度来看，在信息传递速度方面的人脑明显低于计算机。具体而言，在这种传递过程中，人类大脑中的神经元之间的时间复杂度通常在毫秒级别。相比之下，则是后者的工作频率通常达到数百兆赫兹。然而由于人脑是一个融合了大规模并行与串行处理机制的复杂系统，在面对许多问题时仍能迅速做出判断、决策以及相应的处理工作。其运算速度显著超过了传统的串行计算机架构。而人工神经网络模拟了人脑的结构，并且具备强大的并行处理能力，在这一特性下能够显著提升计算效率
人脑存储信息的主要表现为通过突触效能的变化来调控存储内容，在神经元之间连接强度的变化情况中完成信息存储过程。这种存储机制使得存贮区与计算机区实现了功能上的整合。尽管人脑每天会有一部分神经细胞死亡（约每天约1 000个），但这一现象并不影响大脑执行正常思维活动的能力。
传统的电子计算机拥有独立的存储设备和处理器，在知识存储与数据运算之间没有直接关联。仅凭人为编写的程序无法实现两者间的联系。这种连接性受到制作者能力的限制。硬件故障或软件bug可能导致系统严重失灵。神经网络的研究旨在揭示大脑处理信息的方式以及如何存储和检索这些信息。通过深入理解大脑的工作原理及其运作机制，科学家们致力于构建人类认知过程的具体模型。
生物学、医学以及脑科学领域的专家们致力于通过神经网络的研究来推进脑科学向定量化、精确化和理论化的方向发展，并期望在临床医学领域取得新的突破；信息处理与计算机科学领域的研究者们则致力于探索能够解决现有技术难以处理或面临巨大挑战的问题的新途径，并开发出能够更贴近人类大脑功能的新一代计算机系统。
人工神经网络领域的早期研究可追溯至20世纪40年代。从时间线来看，在这一时期基于著名人物或某一特定领域的突出研究成果构成了重要里程碑
1943年时,心理学家W·麦卡洛什与数理逻辑学家W·皮茨基于对神经元基本特性的深入分析与总结而首次提出神经元的数学模型.该模型自推出以来一直沿用,并对本领域的发展产生了深远影响.因此可以说这两人是人工神经网络领域的开拓者之一.
1945年冯·诺依曼带领的设计团队成功研制了第一台存储程序式的电子计算机,这标志着电子计算时代的正式启动.1948年,他在研究工作中深入分析了人脑结构与现代存储程序式计算机之间的根本差异,并提出了基于简单神经元构建的再生自动机网络模型.然而由于指令存储技术发展迅速,他不得不放弃对神经网络新途径的研究,转而将其投入到指令存储技术的研究领域中去,并在该方向上取得了卓越成就.尽管冯·诺依曼的名字被广泛与普通计算机联系在一起,但他也是人工神经网络研究领域的先驱者之一.
在20世纪50年代末期，F·Rosenblatt发明了一种多层次的人工神经网络架构，在这一研究领域首次将人工神经网络从理论研究转向实际应用领域。在此期间，多个实验室纷纷仿造感知机并将其应用于多个领域：包括文字识别、声音识别、声纳信号识别以及学习记忆问题的研究等。然而，在该领域的研究热潮未能持续太久：一方面是因为当时数字计算机技术正处于全盛阶段；人们普遍认为数字计算机能够解决人工智能、模式识别以及专家系统等所有相关问题；另一方面则是由于当时的电子技术工艺水平较为落后：主要使用的电子元件仅为电子管或晶体管；基于这些元件构建的人工神经网络规模庞大且价格昂贵；难以实现与真实生物体相近程度的模拟；此外，《感知机》一书中明确指出线性感知机的功能存在局限性：无法解决异感这类基本问题；同时多层网络也未能找到有效的计算方法论：这些论点最终导致大量研究人员对该领域的发展前景失去了信心。到60年代末期时为止；人工神经网络研究已进入低潮
另在20世纪60年代初期,Widrow于20世纪60年代初提出了一种自适应线性元件网络,该体系是基于连续取值的线性加权求和机制与阈值的结合体。随后在此基础上构建了非线性的多层次自适应体系。当时虽然未明确标注神经网络的概念,然而实际上这正是一个人工神经网络模型。
注
在1985年，“Ackley、Hinton和Sejnowski采用了模拟退火算法来处理神经网络的训练问题。”他们在该研究中开发出了Boltzmann机模型，并指出该方法具备跳出局部最优的能力；然而其收敛速度相对较慢。
1986年,Rumelhart、Hinton及Williams开发出了多层前向神经网络的学习方法,称为BP算法。该方法基于理论基础推导出其正确性,提供了可靠理论支持。从学习算法角度来看,这一方法具有重要指导意义。
1988年，Broomhead和Lowe第一次提出了径向基网络：RBF网络。
就整体而言，神经网络经历了从巅峰期降到低谷期的过程，并在这一过程中经历了一系列起伏跌宕的发展阶段。