人工神经网络是一种非程序适应性、大脑风格的信息处理,其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能,并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。它是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科。人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(ConnectionistModel),是对人脑或自然神经网络(NaturalNeuralNetwork)若干基本特性的抽象和模拟。人工神经网络以对大脑的生理研究成果为基础的,其目的在于模拟大脑的某些机理与机实现某个方面的功能。人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,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处理机制的一种数学模型。
神经网络,是一种应用类似于大脑神经突触连接结构进行信息处理的数学模型,它是在人类对自身大脑组织结合和思维机制的认识理解基础之上模拟出来的,它是根植于神经科学、数学、思维科学、人工智能、统计学、物理学、计算机科学以及工程科学的一门技术。人工神经网络的发展神经网络的发展有悠久的历史。人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，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直接简称为神经网络或类神经网络。人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简称ANNs）是一种模仿大脑神经网络行为特征的数学模型，旨在通过调整内部节点间复杂关系来处理信息。这种网络基于系统的复杂程度，通过构建类神经细胞、神经网络和神经系统的理论模型，实现分布式并行信息处理。
人工神经网络是机器学习中的一种方法。它是一种模拟人脑神经元工作模式的计算模型，用于识别模式、分类数据或预测结果。神经网络由许多相互连接的节点（或“神经元”）组成，每个节点都可以接收输处理信息并产生输出。通过调整网络中的权重和偏置，神经网络可以学习从输入到输出的映射关系。人工神经网络算法与机器学习算法是两种完全不同的算法，他们的区别在于：人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，简称ANN)是一种有监督学习算法，它试图通过模拟人脑神经系统对复杂信息的处理机制来构建一种数学模型。机器学习是人工智能的一个分支，神经网络和深度学习是机器学习的子领域。神经网络作为深度学习算法的基石，构成了深度学习的支柱，但并非完全等同于深度学习。神经网络，或称为人工神经网络（ANN）或模拟神经网络（SNN），是机器学习的组成部分，并且是深度学习算法的核心。机器人学习是人工神经网络的应用的。人工神经网络的应用在语音识计算机视觉、机器人学语言翻译等领域，均战胜传统的机器学习方法，甚至在人脸验证、图像分类上还超过人类的识别能力。
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