人工神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），是一种仿生学的计算机系统，可以进行类似于人类大脑的分布式并行处理，主要应用于机器学习与人工智能领域。

结构

人工神经网络主要由三部分组成：输入层、隐藏层和输出层。

输入层

输入层是人工神经网络的第一层，用于接收来自外部的数据输入。输入数据通常需要进行处理和规范化，以确保数据能够被网络识别和处理。

隐藏层

隐藏层是人工神经网络的核心部分，它包含了一系列的神经元（Neuron），用于对输入进行处理、转换和提取特征。隐藏层的处理结果会传递到下一层，同时也会通过反向传播算法进行权重调节和优化。

输出层

输出层是人工神经网络的最后一层，它用于输出网络的预测结果。输出层的输出通常需要进行后处理，以满足具体应用的需求。

训练

训练是人工神经网络的关键过程，它通过不断调整网络的权重和参数，使得网络的输出结果尽量接近正确答案。常用的训练算法包括反向传播算法、梯度下降算法等。

应用

人工神经网络已广泛应用于图像识别、语音处理、自然语言处理等领域。它可以通过学习输入数据的特征，来进行分类、识别、预测等任务。

实现

人工神经网络的实现可以使用多种编程语言和工具，常用的有Python、TensorFlow、Keras、PyTorch等。下面是一个使用Keras实现基本神经网络的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建简单的神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, input_dim=100, activation='relu'))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)