1、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），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
2、神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，由大量相互连接的神经元组成。每个神经元接收输入信号，并根据其权重和激活函数计算输出信号。这些输出信号再作为下一层神经元的输入信号，如此层层传递，直到输出层产生最终的结果。在深度学习中，神经网络被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
3、神经网络是一种运算模型，模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。.搜索神经网络经常会看到这种圈、线图。神经网络定义是由大量的节点之间相互联接构成，每个结点代表什么？每条线代表什么？上图每个圆圆的圈称之为节点，节点就是对输入数据乘上一定的权重后，进行函数处理。
4、神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。“神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络（ANNs）”。
5、人工神经网络概念梳理与实例演示神经网络是一种模仿生物神经元的机器学习模型，数据从输入层进入并流经激活阈值的多个节点。递归性神经网络... 人工神经网络概念梳理与实例演示神经网络是一种模仿生物神经元的机器学习模型，数据从输入层进入并流经激活阈值的多个节点。
6、人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
1、人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
2、浅谈计算机人工智能论文篇一 《计算机在人工智能中的应用研究》摘要：近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。
3、人工智能的毕业论文范文篇一摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
4、人工智能的不少研究领域如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿，有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中，并对人类的发展产生了重要影响。同时，信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了急切的需求。
基础医学服务和辅助医疗 近年来在医疗行业，多家企业源源不断地向人工智能技术应用方向注入大量资金，尤其是降低医疗成本、增加医疗效果、提升医疗效率、改善患者健康领域。在某些情境下，人工智能的深度学习能力已超越医生。专家预测2020年医疗人工智能将持续增长，尤其是在成像、诊断、预测分析和管理领域。
而机器学习则是一种更广泛的概念，它指的是让机器从数据中学习并做出预测或决策的过程。机器学习的方法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。人工神经网络是监督学习中最常用的一种方法，特别是在处理复杂的非线性问题时，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
现代意义上对神经网络（特指人工神经网络）的研究一般认为从1943年美国芝加哥大学的生理学家W.S. McCulloch和W.A. Pitts提出M-P神经元模型开始，到今年正好六十年。在这六十年中，神经网络的发展走过了一段曲折的道路。
随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。
首先，研究背景与问题的提出部分阐述了研究的必要性和当前市场趋势预测的挑战，通过文献综述展示了相关研究的现状和不足。理论基础章节深入解析了旅游市场趋势预测的理论基础，包括传统预测方法和人工神经网络理论的对比，强调神经网络法的独特优势。
深度学习：深度学习是人工智能中的一个关键领域，它通过构建深层神经网络，使得计算机能够处理和分析大量数据，实现模式识别和预测。深度学习技术的进步已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域取得了突破，例如，它在图像分类、人脸识别、语音助手等方面得到了广泛应用。
近几年提出来的新型算法。 不同于以往的逻辑状态机算法。 神经网络模拟大脑结构， 将输入数据进行多次线性组合加工成另一组数据已达到产品需求。 与以往传统算法不同的是， 神经网络不需要知道内部结构， 而是通过训练来达到我们想要的效果。
人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。神经网络：是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
神经网络计算机具有模仿人的大脑判断能力和适应能力，可并行处理多种数据功能的神经网络计算机，可以判断对象的性质与状态，并能采取相应的行动，而且可同时并行处理实时变化的大量数据，并引出结论。以往的信息处理系统只能处理条理清晰、经络分明的数据。
