11、探索人工神经网络与机器学习的前沿：ICANN 2013精华

探索人工神经网络与机器学习的前沿：ICANN 2013精华

1. 引言

人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）和机器学习（Machine Learning, ML）一直是计算机科学领域的重要分支。它们在模式识别、自然语言处理、图像处理等领域有着广泛的应用。第23届国际人工神经网络会议（ICANN 2013）汇集了来自世界各地的专家，共同探讨了最新的研究成果和技术进展。本文将带你深入了解这一领域的核心概念和技术细节，帮助你更好地理解和应用这些先进的技术。

2. 人工神经网络的基础

2.1 人工神经网络的结构

人工神经网络模拟了人脑神经元的工作原理，由多个层次的节点（神经元）组成。每个神经元接收输入信号，经过激活函数处理后产生输出信号。常见的神经网络结构包括前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）、递归神经网络（Recurrent Neural Networks）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）。

表格：常见神经网络结构对比

网络类型	输入类型	输出类型	主要应用场景