陈小娟

摘 要：近年来，人工智能发展迅猛，在图像识别、语音识别、医疗辅助、无人驾驶及无人机、金融决策、物流管理等各个领域取得了突破性进展。为了让人工智能更好地服务于人类，我们需要进一步认识理解人工智能，文章将着重对基于神经网络的人工智能系统的应用及算法进行探讨。

关键词：人工智能;神经网络;算法

1概述

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为 ANNs）也简称为神经网络（NNs），它的生物原型是人脑和构成人脑的神经元。

生理学家告诉我们：人脑包含 800 亿个神经元，这些神经元中的每一个都类似一个小的处理单元，它们按照某种方式连接，接受外部刺激，做出响应处理的过程，也就是大脑对信息处理的过程。

人工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。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神经元与神经网络

人工神经元与人工神经网络模仿人脑的神经结构，旨在让计算机拥有更强大的学习能力。要实现人工神经网络具有类似于人脑的功能，就需要对人脑进行深入的了解。首先，我们详细了解生物学中的神经元与神经网络。

2.1神经元

神经元的输入通道是树突，树突会将来自其他神经元的电信号传送至细胞本体，进行处理。处理完的信息需要进行相应输出，神经元响应产生的电信号再通过轴突和突触传递到下一个神经元。……