程序员学长 | 快速学会一个算法，ANN

本文来源公众号“程序员学长”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。

原文链接：快速学会一个算法，ANN

今天给大家分享一个强大的算法模型，ANN。

人工神经网络 (ANN) 是一种深度学习方法，源自人类大脑生物神经网络的概念。它由大量相互连接的人工神经元（也称为节点或单元）组成，每个神经元接收输入，进行简单处理后生成输出，并将结果传递给下一层的神经元。

人工神经网络架构

ANN 的基本构成包括输入层、隐藏层（不止一层）和输出层。典型的「前馈网络」以单向方式处理信息，从输入到输出。由于层数众多，有时也被称为 MLP（多层感知器）。

人工神经网络的类型

• 前馈神经网络 (FNN)

  这些是简单的网络，信息以单向流动，例如从输入到输出。它们用于识别数据中的模式或进行预测等任务，使其成为模式识别的理想选择。

• 卷积神经网络 (CNN)

  卷积神经网络是一种专门用于处理网格状数据（如图像）的深度学习模型。CNN在图像识别、图像分类、目标检测等领域表现尤