人工神经网络（Artificial Neural Network，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形式。神经网络是一种运算模型， 由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数🛀🏽，称为激励函数（Activation Function）。 每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重🎮🧗🏼，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式🙋🏼‍♂️， 权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近𓀒，也可能是对一种逻辑策略的表达😏👃🏻。 最近十多年来👨🏻，人工神经网络的研究工作不断深入🧗‍♂️，已经取得了很大的进展🦨，其在模式识别🖕、智能机器人、自动控制、预测估计、 生物🛎、医学𓀁、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。