人工神經網絡（ANN）是基于生物神經網絡的結構和功能的計算模型。流經網絡的信息會影響人工神經網絡的結構，因為神經網絡會在某種意義上根據輸入和輸出進行更改或學習。
人工神經網絡被認為是非線性統計數據建模工具，其中輸入和輸出之間的複雜關系被建模或找到模式。
ANN也被稱為神經網絡。
解釋人工神經網絡（ANN）人工神經網絡有幾個優點，但其中最受認可的一個優點是它實際上可以從觀察數據集中學習。通過這種方式，ANN被用作随機函數逼近工具。這些類型的工具有助于估算最具成本效益和理想的方法，以便在定義計算功能或分布時獲得解決方案。ANN采用數據樣本而非整個數據集來獲得解決方案，從而節省時間和金錢。ANN被認為是用于增強現有數據分析技術的相當簡單的數學模型。
人工神經網絡有三層相互連接。第一層由輸入神經元組成。那些神經元将數據發送到第二層，第二層又将輸出神經元發送到第三層。
訓練人工神經網絡涉及從允許的模型中進行選擇，其中存在若幹相關算法。
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