人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。
残差收缩网络，残差收缩网络是卷积神经网络的改进，引入了软阈值化，更适合强噪数据。属于深度残差网络（DeepResidualNetwork，ResNet）的新型改进形式。
Hopfield神经网络是反馈网络的代表。Hvpfi}ld网络的原型是一个非线性动力学系统，目前，已经在联想记忆和优化计算中得到成功应用。模拟退火算法是为解决优化计算中局部极小问题提出的。
人工神经网络的灵感来自人脑的神经组织，使用类似于神经元的计算节点构造而成，这些节点沿着通道(如神经突触的工作方式)进行信息交互。这意味着一个计算节点的输出将影响另一个计算节点的处理。
人工神经网络（即ANN）是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。
人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。
你对人工智能了解多少？比如说城市规划、政策制定，以及金融、建筑、医学，甚至是研究，都可能会出现人工智能的身影。人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。
编程语言：计算机基础技能是非常重要的。其中Python作为人工智能领域最易掌握的语言，是非常值得我们学习的。语言学：对自然语言的处理需要语言学的相关知识，如果AI连人的语言都听不懂，那就不能叫人工智能了。
今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。
首先在人工智能专业中，我会学习计算机科学、数学、统计学、数据科学等相关领域的知识。你将掌握一系列人工智能技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，并了解它们在实际应用中的工作原理。
培养人工智能还需要大量的人力物力，但是它却能够替代许多重复性的工作，甚至能做到更好。比如说城市规划、政策制定，以及金融、建筑、医学，甚至是研究，都可能会出现人工智能的身影。
