1.人工神经网络是什么

人工神经网络(ANN)是将人脑存在的神经坟茔进行数字化之后得到的理论模型，神经网络的定义是一种由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，能过模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应，是人工智能领域的研究热点。

2.人工神经网络的结构

目前人工神经网络的结构包含输入层、隐藏层、输出层。相关结构如图。

输入层负责接收外部的信息和数据;隐藏层负责对信息进行处理，不断调整神经元之间的连接属性，如权值、反馈等;输出层负责对计算的结果进行输出。其中，权值反映了单元间的连接强度;反馈反映了单元间的正负相关性，在单元间的连接关系中，通过这些信息反应出信息的处理过程。由于对整体结果的未知，在隐藏层的权值和反馈需要不断地调整，最终达到最好的拟合的结果。

3.人工神经网络的应用方向举例

(1)人脸识别

人工神经网络是人脸识别常用的方法。人脸识别以信息论为基础，模拟人类大脑的逻辑思维过程对信息进行处理。传统的人脸识别算法如PCA，在精度和特征等方面有一定不足。由于CNN有权值共享、神经元连接的特性，特别适合处理高维数据。

(2)智慧城市

智慧城市是在创新2.0时代提出的目标，致力于提升资源运用效率，改善市民生活质量。在智慧城市落地的过程中，需要利用人工智能处理大量的问题，如垃圾分类、闯红灯检测、景区人数控制等，而人工神经网络可以通过数据的分析、信息的网络式传播，实现基于图像或视频的数据分析。

(3)经济学预测

传统的统计学方法因为有数据不变的局限性，难以对未来的变动进行预测。而人工神经网络容易处理不完整的、规律不明显的数据，所以在经济学上使用人工神经网络是对未来价格、风险进行评估和预测的更科学的依据。利用目标人群的人数、收入、地理位置等复杂多变的因素进行建模，从而得到相对稳定的收敛的结果。

(4)医学领域

传统的医学数据由于需要将所有的临床案例存储，用分类的方法对症下药，所以对数据库的大小要求很高。引入人工神经网络后，可以有效地对案例模型进行分析和分类，提高了数据的组织能力。另外，对于案例中模糊的生物信号可以有效地还原[4]，有助于专家进行诊断。