1. 人工神經網路的定義，詳細說明
人工神經網路（Artificial Neural Networks, ANN），一種模範動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。人工神經網路具有自學習和自適應的能力，可以通過預先提供的一批相互對應的輸入－輸出數據，分析掌握兩者之間潛在的規律，最終根據這些規律，用新的輸入數據來推算輸出結果，這種學習分析的過程被稱為「訓練」。（引自《環球科學》2007年第一期《神經語言：老鼠胡須下的秘密》）
概念
由大量處理單元互聯組成的非線性、自適應信息處理系統。它是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的，試圖通過模擬大腦神經網路處理、記憶信息的方式進行信息處理。
人工神經網路具有四個基本特徵：
（1）非線性 非線性關系是自然界的普遍特性。大腦的智慧就是一種非線性現象。人工神經元處於激活或抑制二種不同的狀態，這種行為在數學上表現為一種非線性關系。具有閾值的神經元構成的網路具有更好的性能，可以提高容錯性和存儲容量。
（2）非局限性 一個神經網路通常由多個神經元廣泛連接而成。一個系統的整體行為不僅取決於單個神經元的特徵，而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過單元之間的大量連接模擬大腦的非局限性。聯想記憶是非局限性的典型例子。
（3）非常定性 人工神經網路具有自適應、自組織、自學習能力。神經網路不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時，非線性動力系統本身也在不斷變化。經常採用迭代過程描寫動力系統的演化過程。
（4）非凸性 一個系統的演化方向，在一定條件下將取決於某個特定的狀態函數。例如能量函數，它的極值相應於系統比較穩定的狀態。非凸性是指這種函數有多個極值，故系統具有多個較穩定的平衡態，這將導致系統演化的多樣性。
人工神經網路中，神經元處理單元可表示不同的對象，例如特徵、字母、概念，或者一些有意義的抽象模式。網路中處理單元的類型分為三類：輸入單元、輸出單元和隱單元。輸入單元接受外部世界的信號與數據；輸出單元實現系統處理結果的輸出；隱單元是處在輸入和輸出單元之間，不能由系統外部觀察的單元。神經元間的連接權值反映了單元間的連接強度，信息的表示和處理體現在網路處理單元的連接關系中。人工神經網路是一種非程序化、適應性、大腦風格的信息處理，其本質是通過網路的變換和動力學行為得到一種並行分布式的信息處理功能，並在不同程度和層次上模仿人腦神經系統的信息處理功能。它是涉及神經科學、思維科學、人工智慧、計算機科學等多個領域的交叉學科。
人工神經網路是並行分布式系統，採用了與傳統人工智慧和信息處理技術完全不同的機理，克服了傳統的基於邏輯符號的人工智慧在處理直覺、非結構化信息方面的缺陷，具有自適應、自組織和實時學習的特點。
歷史沿革
1943年，心理學家W.S.McCulloch和數理邏輯學家W.Pitts建立了神經網路和數學模型，稱為MP模型。他們通過MP模型提出了神經元的形式化數學描述和網路結構方法，證明了單個神經元能執行邏輯功能，從而開創了人工神經網路研究的時代。1949年，心理學家提出了突觸聯系強度可變的設想。60年代，人工神經網路的到了進一步發展，更完善的神經網路模型被提出，其中包括感知器和自適應線性元件等。M.Minsky等仔細分析了以感知器為代表的神經網路系統的功能及局限後，於1969年出版了《Perceptron》一書，指出感知器不能解決高階謂詞問題。他們的論點極大地影響了神經網路的研究，加之當時串列計算機和人工智慧所取得的成就，掩蓋了發展新型計算機和人工智慧新途徑的必要性和迫切性，使人工神經網路的研究處於低潮。在此期間，一些人工神經網路的研究者仍然致力於這一研究，提出了適應諧振理論（ART網）、自組織映射、認知機網路，同時進行了神經網路數學理論的研究。以上研究為神經網路的研究和發展奠定了基礎。1982年，美國加州工學院物理學家J.J.Hopfield提出了Hopfield神經網格模型，引入了「計算能量」概念，給出了網路穩定性判斷。 1984年，他又提出了連續時間Hopfield神經網路模型，為神經計算機的研究做了開拓性的工作，開創了神經網路用於聯想記憶和優化計算的新途徑，有力地推動了神經網路的研究，1985年，又有學者提出了波耳茲曼模型，在學習中採用統計熱力學模擬退火技術，保證整個系統趨於全局穩定點。1986年進行認知微觀結構地研究，提出了並行分布處理的理論。人工神經網路的研究受到了各個發達國家的重視，美國國會通過決議將1990年1月5日開始的十年定為「腦的十年」，國際研究組織號召它的成員國將「腦的十年」變為全球行為。在日本的「真實世界計算（RWC）」項目中，人工智慧的研究成了一個重要的組成部分。
基本內容
人工神經網路模型主要考慮網路連接的拓撲結構、神經元的特徵、學習規則等。目前，已有近40種神經網路模型，其中有反傳網路、感知器、自組織映射、Hopfield網路、波耳茲曼機、適應諧振理論等。根據連接的拓撲結構，神經網路模型可以分為：
（1）前向網路 網路中各個神經元接受前一級的輸入，並輸出到下一級，網路中沒有反饋，可以用一個有向無環路圖表示。這種網路實現信號從輸入空間到輸出空間的變換，它的信息處理能力來自於簡單非線性函數的多次復合。網路結構簡單，易於實現。反傳網路是一種典型的前向網路。
（2）反饋網路 網路內神經元間有反饋，可以用一個無向的完備圖表示。這種神經網路的信息處理是狀態的變換，可以用動力學系統理論處理。系統的穩定性與聯想記憶功能有密切關系。Hopfield網路、波耳茲曼機均屬於這種類型。
學習是神經網路研究的一個重要內容，它的適應性是通過學習實現的。根據環境的變化，對權值進行調整，改善系統的行為。由Hebb提出的Hebb學習規則為神經網路的學習演算法奠定了基礎。Hebb規則認為學習過程最終發生在神經元之間的突觸部位，突觸的聯系強度隨著突觸前後神經元的活動而變化。在此基礎上，人們提出了各種學習規則和演算法，以適應不同網路模型的需要。有效的學習演算法，使得神經網路能夠通過連接權值的調整，構造客觀世界的內在表示，形成具有特色的信息處理方法，信息存儲和處理體現在網路的連接中。
根據學習環境不同，神經網路的學習方式可分為監督學習和非監督學習。在監督學習中，將訓練樣本的數據加到網路輸入端，同時將相應的期望輸出與網路輸出相比較，得到誤差信號，以此控制權值連接強度的調整，經多次訓練後收斂到一個確定的權值。當樣本情況發生變化時，經學習可以修改權值以適應新的環境。使用監督學習的神經網路模型有反傳網路、感知器等。非監督學習時，事先不給定標准樣本，直接將網路置於環境之中，學習階段與工作階段成為一體。此時，學習規律的變化服從連接權值的演變方程。非監督學習最簡單的例子是Hebb學習規則。競爭學習規則是一個更復雜的非監督學習的例子，它是根據已建立的聚類進行權值調整。自組織映射、適應諧振理論網路等都是與競爭學習有關的典型模型。
研究神經網路的非線性動力學性質，主要採用動力學系統理論、非線性規劃理論和統計理論，來分析神經網路的演化過程和吸引子的性質，探索神經網路的協同行為和集體計算功能，了解神經信息處理機制。為了探討神經網路在整體性和模糊性方面處理信息的可能，混沌理論的概念和方法將會發揮作用。混沌是一個相當難以精確定義的數學概念。一般而言，「混沌」是指由確定性方程描述的動力學系統中表現出的非確定性行為，或稱之為確定的隨機性。「確定性」是因為它由內在的原因而不是外來的雜訊或干擾所產生，而「隨機性」是指其不規則的、不能預測的行為，只可能用統計的方法描述。混沌動力學系統的主要特徵是其狀態對初始條件的靈敏依賴性，混沌反映其內在的隨機性。混沌理論是指描述具有混沌行為的非線性動力學系統的基本理論、概念、方法，它把動力學系統的復雜行為理解為其自身與其在同外界進行物質、能量和信息交換過程中內在的有結構的行為，而不是外來的和偶然的行為，混沌狀態是一種定態。混沌動力學系統的定態包括：靜止、平穩量、周期性、准同期性和混沌解。混沌軌線是整體上穩定與局部不穩定相結合的結果，稱之為奇異吸引子。一個奇異吸引子有如下一些特徵：（1）奇異吸引子是一個吸引子，但它既不是不動點，也不是周期解；（2）奇異吸引子是不可分割的，即不能分為兩個以及兩個以上的吸引子；（3）它對初始值十分敏感，不同的初始值會導致極不相同的行為。
發展趨勢
人工神經網路特有的非線性適應性信息處理能力，克服了傳統人工智慧方法對於直覺，如模式、語音識別、非結構化信息處理方面的缺陷，使之在神經專家系統、模式識別、智能控制、組合優化、預測等領域得到成功應用。人工神經網路與其它傳統方法相結合，將推動人工智慧和信息處理技術不斷發展。近年來，人工神經網路正向模擬人類認知的道路上更加深入發展，與模糊系統、遺傳演算法、進化機制等結合，形成計算智能，成為人工智慧的一個重要方向，將在實際應用中得到發展。將信息幾何應用於人工神經網路的研究，為人工神經網路的理論研究開辟了新的途徑。神經計算機的研究發展很快，已有產品進入市場。光電結合的神經計算機為人工神經網路的發展提供了良好條件。
2. 人工神經網路屬於什麼科目
智能機械化
3. BP神經網路法屬於哪一門學科
神經網路波及的范圍很廣，在分類識別問題上，在故障識別問題上，它是人工智慧，不能定性理解為哪一學科
4. 人工神經網路與生物神經網路是同一學科的兩個分支嗎
咨詢記錄 · 回答於2021-04-27
5. 神經網路是什麼
神經網路是一種以人腦為模型的機器學習，簡單地說就是創造一個人工神經網路，通過一種演算法允許計算機通過合並新的數據來學習。
神經網路簡單說就是通過一種演算法允許計算機通過合並新的數據來學習！
6. 人工神經網路涉及什麼專業
人工神經網路不是一個專業，而是數學領域的一個研究方向。一般應用數學專業里有授課，但也不完全確定，看學校不同而不同。
此外，部分涉及到的工程類專業也有授課。
7. 人工神經網路屬於人工智慧研究的哪個黨派
人工神經網路屬於人工智慧連接主義學派。
目前人工智慧的主要學派有下列三家：
（1）符號主義(symbolicism)，又稱為邏輯主義、心理學派或計算機學派，其原理主要為物理符號系統(即符號操作系統)假設和有限合理性原理。
(2)連接主義(connectionism)，又稱為仿生學派或生理學派，其主要原理為神經網路及神經網路間的連接機制與學習演算法。
(3)行為主義(actionism)，又稱為進化主義或控制論學派，其原理為控制論及感知-動作型控制系統。
8. 將來若想研發神經網路計算機應該報什麼專業
神經網路計算機，大白話就是人工智慧了
人工智慧可以說是一門高尖端學科，屬於社會科學和自然科學的交叉，涉及了數學、心理學、神經生理學、資訊理論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。
研究范疇包括自然語言處理、機器學習、神經網路、模式識別、智能搜索等。應用領域包括機器翻譯、語言和圖像理解、自動程序設計、專家系統等。
要想研究人工智慧，本科專業是數學、計算機、自動化、控制工程相關專業對以後深入學習會比較有優勢，但是人工智慧如與交通運輸相結合，所以學交通運輸工程也是很好的選擇。
你起碼要修好的基礎有：高等數學（特別微分，求導），矩陣論（線性代數），概率，和英語（高水平的論文都是英文）
以上完成以後恭喜你點開人工智慧基礎天賦樹。
然後你就可以愉快的找在網上找公開課上課了。推薦cs229（吳恩達教授，斯坦福大學）深度學習課程，台灣李宏毅老師機器學習課程（國語，對中國人比較友好）。
第二階段完，這個階段完了以後你應該對於編程和機器學習有一些基本認識了。然後你可以找找自己的興趣。想走計算機視覺的去看看ted李飛飛的演講，如何教計算機認識圖片，想走自然語言處理的也可以找找相關素材，我是cv(計算機視覺）
走cv可以繼續cs231（李飛飛 el，斯坦福）
走nlp(自然語言處理）的cs224(斯坦福課程）
第三階段完
第四階段就是看論文，敲代碼，復現實驗什麼的了。估計3年過去了，你看見我這個回答的時候可能已經做出了自己的決定，給後來人一點微小的貢獻把。
幫你在網上找幾份，歸納了下的。覺得有道理。
總結下就是，想玩人工智慧啊，不是某一學科的事情。請認真考慮。
望採納
9. 有人可以介紹一下什麼是"神經網路"嗎
由於神經網路是多學科交叉的產物，各個相關的學科領域對神經網路
都有各自的看法，因此，關於神經網路的定義，在科學界存在許多不同的
見解。目前使用得最廣泛的是T.Koholen的定義，即"神經網路是由具有適
應性的簡單單元組成的廣泛並行互連的網路，它的組織能夠模擬生物神經
系統對真實世界物體所作出的交互反應。"
如果我們將人腦神經信息活動的特點與現行馮·諾依曼計算機的工作方
式進行比較，就可以看出人腦具有以下鮮明特徵：
1. 巨量並行性。
在馮·諾依曼機中，信息處理的方式是集中、串列的，即所有的程序指
令都必須調到CPU中後再一條一條地執行。而人在識別一幅圖像或作出一項
決策時，存在於腦中的多方面的知識和經驗會同時並發作用以迅速作出解答。
據研究，人腦中約有多達10^(10)～10^(11)數量級的神經元，每一個神經元
具有103數量級的連接，這就提供了巨大的存儲容量，在需要時能以很高的
反應速度作出判斷。
2. 信息處理和存儲單元結合在一起。
在馮·諾依曼機中，存儲內容和存儲地址是分開的，必須先找出存儲器的
地址，然後才能查出所存儲的內容。一旦存儲器發生了硬體故障，存儲器中
存儲的所有信息就都將受到毀壞。而人腦神經元既有信息處理能力又有存儲
功能，所以它在進行回憶時不僅不用先找存儲地址再調出所存內容，而且可
以由一部分內容恢復全部內容。當發生"硬體"故障（例如頭部受傷）時，並
不是所有存儲的信息都失效，而是僅有被損壞得最嚴重的那部分信息丟失。
3. 自組織自學習功能。
馮·諾依曼機沒有主動學習能力和自適應能力，它只能不折不扣地按照
人們已經編制好的程序步驟來進行相應的數值計算或邏輯計算。而人腦能夠
通過內部自組織、自學習的能力，不斷地適應外界環境，從而可以有效地處
理各種模擬的、模糊的或隨機的問題。
神經網路研究的主要發展過程大致可分為四個階段：
1. 第一階段是在五十年代中期之前。
西班牙解剖學家Cajal於十九世紀末創立了神經元學說，該學說認為神經
元的形狀呈兩極，其細胞體和樹突從其他神經元接受沖動，而軸索則將信號
向遠離細胞體的方向傳遞。在他之後發明的各種染色技術和微電極技術不斷
提供了有關神經元的主要特徵及其電學性質。
1943年，美國的心理學家W.S.McCulloch和數學家W.A.Pitts在論文《神經
活動中所蘊含思想的邏輯活動》中，提出了一個非常簡單的神經元模型，即
M－P模型。該模型將神經元當作一個功能邏輯器件來對待，從而開創了神經
網路模型的理論研究。
1949年，心理學家D.O. Hebb寫了一本題為《行為的組織》的書，在這本
書中他提出了神經元之間連接強度變化的規則，即後來所謂的Hebb學習法則。
Hebb寫道："當神經細胞A的軸突足夠靠近細胞B並能使之興奮時，如果A重
復或持續地激發B，那麼這兩個細胞或其中一個細胞上必然有某種生長或代
謝過程上的變化，這種變化使A激活B的效率有所增加。"簡單地說，就是
如果兩個神經元都處於興奮狀態，那麼它們之間的突觸連接強度將會得到增
強。
五十年代初，生理學家Hodykin和數學家Huxley在研究神經細胞膜等效電
路時，將膜上離子的遷移變化分別等效為可變的Na+電阻和K+電阻，從而建
立了著名的Hodykin-Huxley方程。
這些先驅者的工作激發了許多學者從事這一領域的研究，從而為神經計
算的出現打下了基礎。
2. 第二階段從五十年代中期到六十年代末。
1958年，F.Rosenblatt等人研製出了歷史上第一個具有學習型神經網路
特點的模式識別裝置，即代號為Mark I的感知機（Perceptron），這一重
大事件是神經網路研究進入第二階段的標志。對於最簡單的沒有中間層的
感知機，Rosenblatt證明了一種學習演算法的收斂性，這種學習演算法通過迭代
地改變連接權來使網路執行預期的計算。
稍後於Rosenblatt，B.Widrow等人創造出了一種不同類型的會學習的神經
網路處理單元，即自適應線性元件Adaline，並且還為Adaline找出了一種有
力的學習規則，這個規則至今仍被廣泛應用。Widrow還建立了第一家神經計
算機硬體公司，並在六十年代中期實際生產商用神經計算機和神經計算機軟
件。
除Rosenblatt和Widrow外，在這個階段還有許多人在神經計算的結構和
實現思想方面作出了很大的貢獻。例如，K.Steinbuch研究了稱為學習矩陣
的一種二進制聯想網路結構及其硬體實現。N.Nilsson於1965年出版的
《機器學習》一書對這一時期的活動作了總結。
3. 第三階段從六十年代末到八十年代初。
第三階段開始的標志是1969年M.Minsky和S.Papert所著的《感知機》一書
的出版。該書對單層神經網路進行了深入分析，並且從數學上證明了這種網
絡功能有限，甚至不能解決象"異或"這樣的簡單邏輯運算問題。同時，他們
還發現有許多模式是不能用單層網路訓練的，而多層網路是否可行還很值得
懷疑。
由於M.Minsky在人工智慧領域中的巨大威望，他在論著中作出的悲觀結論
給當時神經網路沿感知機方向的研究潑了一盆冷水。在《感知機》一書出版
後，美國聯邦基金有15年之久沒有資助神經網路方面的研究工作，前蘇聯也
取消了幾項有前途的研究計劃。
但是，即使在這個低潮期里，仍有一些研究者繼續從事神經網路的研究工
作，如美國波士頓大學的S.Grossberg、芬蘭赫爾辛基技術大學的T.Kohonen
以及日本東京大學的甘利俊一等人。他們堅持不懈的工作為神經網路研究的
復興開辟了道路。
4. 第四階段從八十年代初至今。
1982年，美國加州理工學院的生物物理學家J.J.Hopfield採用全互連型
神經網路模型，利用所定義的計算能量函數，成功地求解了計算復雜度為
NP完全型的旅行商問題（Travelling Salesman Problem，簡稱TSP）。這
項突破性進展標志著神經網路方面的研究進入了第四階段，也是蓬勃發展
的階段。
Hopfield模型提出後，許多研究者力圖擴展該模型，使之更接近人腦的
功能特性。1983年，T.Sejnowski和G.Hinton提出了"隱單元"的概念，並且
研製出了Boltzmann機。日本的福島邦房在Rosenblatt的感知機的基礎上，
增加隱層單元，構造出了可以實現聯想學習的"認知機"。Kohonen應用3000
個閾器件構造神經網路實現了二維網路的聯想式學習功能。1986年，
D.Rumelhart和J.McClelland出版了具有轟動性的著作《並行分布處理-認知
微結構的探索》，該書的問世宣告神經網路的研究進入了高潮。
1987年，首屆國際神經網路大會在聖地亞哥召開，國際神經網路聯合會
（INNS）成立。隨後INNS創辦了刊物《Journal Neural Networks》，其他
專業雜志如《Neural Computation》，《IEEE Transactions on Neural
Networks》，《International Journal of Neural Systems》等也紛紛
問世。世界上許多著名大學相繼宣布成立神經計算研究所並制訂有關教育
計劃，許多國家也陸續成立了神經網路學會，並召開了多種地區性、國際性
會議，優秀論著、重大成果不斷涌現。
今天，在經過多年的准備與探索之後，神經網路的研究工作已進入了決
定性的階段。日本、美國及西歐各國均制訂了有關的研究規劃。
日本制訂了一個"人類前沿科學計劃"。這項計劃為期15－20年，僅
初期投資就超過了1萬億日元。在該計劃中，神經網路和腦功能的研究佔有
重要地位，因為所謂"人類前沿科學"首先指的就是有關人類大腦以及通過
借鑒人腦而研製新一代計算機的科學領域。
在美國，神經網路的研究得到了軍方的強有力的支持。美國國防部投資
4億美元，由國防部高級研究計劃局（DAPRA）制訂了一個8年研究計劃，
並成立了相應的組織和指導委員會。同時，海軍研究辦公室（ONR）、空軍
科研辦公室（AFOSR）等也紛紛投入巨額資金進行神經網路的研究。DARPA認
為神經網路"看來是解決機器智能的唯一希望"，並認為"這是一項比原子彈
工程更重要的技術"。美國國家科學基金會（NSF）、國家航空航天局（NASA）
等政府機構對神經網路的發展也都非常重視，它們以不同的形式支持了眾多
的研究課題。
歐共體也制訂了相應的研究計劃。在其ESPRIT計劃中，就有一個項目是
"神經網路在歐洲工業中的應用"，除了英、德兩國的原子能機構外，還有多
個歐洲大公司卷進這個研究項目，如英國航天航空公司、德國西門子公司等。
此外，西歐一些國家還有自己的研究計劃，如德國從1988年就開始進行一個
叫作"神經資訊理論"的研究計劃。
我國從1986年開始，先後召開了多次非正式的神經網路研討會。1990年
12月，由中國計算機學會、電子學會、人工智慧學會、自動化學會、通信學
會、物理學會、生物物理學會和心理學會等八個學會聯合在北京召開了"中
國神經網路首屆學術會議"，從而開創了我國神經網路研究的新紀元。