人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANNs）-2

1. 人工神经网络的特点包括：

• 它是一个数学模型，通过神经方式实现。
• 它包含大量的相互连接的处理元素，称为神经元，用于执行所有操作。
• 存储在神经元中的信息基本上是神经元之间的加权连接。
• 输入信号通过连接和连接权重到达处理元素。
• 它有能力通过适当分配和调整权重，从给定数据中学习、回忆和泛化。
• 神经元的集体行为描述了其计算能力，没有单个神经元携带特定信息。

简单神经元的工作原理如下：

假设有两个神经元X和Y，它们正在向另一个神经元Z传递信号。那么，X和Y是传递信号的输入神经元，而Z是接收信号的输出神经元。输入神经元通过连接链接（A和B）连接到输出神经元，如图中所示：

图 1一种简单的人工神经网络结构

对于上述神经元架构，需要以以下方式计算净输入：

I = xA + yB

其中x和y分别是输入神经元X和Y的激活值。通过将激活函数应用于净输入，可以获得输出神经元Z的输出z。

O = f(I), Output = Function ( net input calculated )

输出 = 函数（计算的净输入）

应用于净输入的函数称为激活函数，有多种激活函数可能用于此。

在神经网络中，有一个函数需要被应用到每个神经元的网输入上，这个函数被称为激活函数。对于这个目的，有多种不同的激活函数可以选择使用。这些激活函数（可以影响神经元的输出，从而影响整个神经网络的行为和性能。常见的激活函数包括Sigmoid、Tanh、ReLU等。

神经网络应用

人工神经网络可以应用于多个领域，帮助分析和处理数据，以便更好地理解各种情况的优缺点。这些应用包括：

1.动物行为研究：研究动物行为、捕食者与猎物之间的关系以及种群周期。

2.财产评估：帮助对房产、建筑、汽车、机械等进行适当的估价。