人工神經網路（ANN）

人工神經網路（Artificial Neural Network ，簡稱 ANN ）是一種模仿生物神經網路的演算法數學模型，用於進行資訊處理和模式識別。

人工神經網路的基本原理是模擬人腦中神經元之間的相互連線和資訊傳遞。它由多個人工神經元（節點）組成，這些神經元透過連線權重相互傳遞訊號，並透過啟用函式對輸入訊號進行處理。如果網路不能準確識別輸入，系統就會調整權重。經過充分的訓練後，它將始終如一地識別出正確的模式。

人工神經網路可以透過訓練來調整連線權重，以適應不同的任務和資料。

在輸入層和輸出層之間，我們可以插入多個隱藏層。如果網路不能準確識別輸入，系統就會調整權重。經過充分的訓練後，它將始終如一地識別出正確的模式。

 

每個圓形節點表示一個人工神經元，箭頭表示從一個人工神經元的輸出到另一個人工神經元的輸入的連線。每個節點 同時 代表一種特定的輸出函式，稱為激勵函式（activation function ），而每兩個節點間的連線都代表一個對於透過該連線訊號的加權值，稱為權重。網路的輸出會根據網路的連線方式、權重值以及激勵函式的不同而不同。

人工神經網路在許多領域都有廣泛的應用，包括影像識別、語音識別、自然語言處理、預測分析等。它的優勢在於可以從大量的資料中學習和提取特徵，從而實現複雜的模式識別和預測任務。

人工神經網路的發展 依賴 計算機技術的進步和大資料的支援。隨著硬體計算能力的提升和演算法的改進，人工神經網路在解決實際問題中的效果越來越好。