温故知新——神经网络（Neural Networks，NNs）

神经网络（Neural Networks, NNs），也称为人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）或连接模型，是一种模仿生物神经网络结构和功能的算法数学模型，用于分布式并行处理信息。

神经网络的核心是其多层次结构，每层包含多个神经元，通过带权重的连接进行信息传递。通过训练，网络调整权重以处理和模拟输入输出关系，特别在处理模糊、随机性和非线性数据时展现出优势，适用于复杂且信息不明确的系统。

神经元，或称感知器，是网络的基本单元，接收输入向量，通过权重和非线性传递函数计算输出。单个神经元能形成决策边界，区分输入空间。偏置项在模型中扮演重要角色，允许决策面不需通过原点。

人工神经网络的四个基本特征使其在信息处理上独具特色：非线性、非局限性、非常定性和非凸性。前向网络如多层感知机，信号单向传递；反馈网络则涉及反馈循环，与动力学系统理论相关。

神经网络的特点主要体现在自学习、联想存储和快速优化解寻找上。它能通过训练自我学习，预测功能强大；反馈网络可实现联想记忆；而针对特定问题设计的神经网络能高效寻找最优解，具有广阔的应用前景。

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