大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工神经网络的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工神经网络的解答，让我们一起看看吧。
什么是通过建立人工神经网络？
人工智能的主流研究方法是连接主义，通过人工构建神经网络的方式模拟人类智能。人工神经网络（Artificial Neural Network，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。
为什么说人工神经网络是一个非线性系统？
神经元的广泛互联与并行工作必然使整个网络呈现出高度的非线性特点。在客观世界中，许多系统的输入与输出之间存在着复杂的非线性关系，对于这类系统，往往很难用传统的数理方法建立其数学模型。设计合理地神经网络通过对系统输入输出样本对进行自动学习，能够以任意精度逼近任何复杂的非线性映射。神经网络的这一优点能使其可以作为多维非线性函数的通用数学模型。该模型的表达式非解析的，输入输出数据之间的映射规则由神经网络在学习阶段自动抽取并分布式存储在网络的所有连接中。具有非线性映射功能的神经网络应用十分广阔，几乎涉及所有领域。
人工神经网络算法例子？
人工神经网络(ANN)算法是一种模仿生物神经网络的计算模型，由大量神经元通过连接及权重构建而成。ANN可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。例如，ANN在图像识别中的应用是通过训练网络识别不同图像特征，然后根据这些特征对新的图像进行分类。
在语音识别中，ANN可以通过学习声音波形的频率、节奏以及音色等特征，来识别并理解不同的语音信号。
通过不断的训练和优化，人工神经网络算法可以不断提高自身的学习和识别能力。
人工神经网络分析方法？
人工神经网络简称神经网络(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***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。
该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的关注。
它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。
到此，以上就是小编对于人工神经网络的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工神经网络的4点解答对大家有用。
