人工神经网络有很多种，我只会最常用的BP神经网络。不同的网络有不同的结构和不同的学习算法。简单点说，人工神经网络就是一个函数。只是这个函数有别于一般的函数。它比普通的函数多了一个学习的过程。
在学习的过程中，它根据正确结果不停地校正自己的网络结构，最后达到一个满意的精度。这时，它才开始真正的工作阶段。学习人工神经网络最好先安装MathWords公司出的MatLab软件。
利用该软件，你可以在一周之内就学会建立你自己的人工神经网络解题模型。如果你想自己编程实现人工神经网络，那就需要找一本有关的书籍，专门看神经网络学习算法的那部分内容。
因为“学习算法”是人工神经网络的核心。最常用的BP人工神经网络，使用的就是BP学习算法。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
人工神经网络最初是为了尝试利用人脑的架构来执行传统算法几乎没有成功的任务好文案。对人类中枢神经系统的观察启发了人工神经网络这个概念。
在人工神经网络中，简单的人工节点，称作神经元（neurons），连接在一起形成一个类似生物神经网络的网状结构。
人工神经 网络基于一组称为人工神经元的连接单元或节点，它们对生物大脑中的神经元进行松散建模。每个连接，就像生物大脑中的突触一样，可以向其他神经元传输信号。
人工神经元接收信号然后对其进行处理，并可以向与其相连的神经元
