neural network：神经网络

在信息技术里，神经网络（neural network）是一个程序和数据结构系统，它的运行近似人类的大脑。神经网络通常包括大量的并行操作的处理器，每个处理器都有它自己的知识范围和它本地存储的可以访问的数据。比如一个神经网络最初是“训练”或者输入有关数据关系的大量数据和规则（比方说，“祖父比父亲年龄大”）。然后程序将告诉网络该在外部刺激（如，正在与网络交互的计算机用户的输入）下如何反应或者可以自动行动（在一定访问外部世界的限制下）。

　　在作决策方面，神经网络使用多种原则，包括基于倾斜度的训练，模糊逻辑，遗传算法和贝叶斯定理的方法。神经网络有时以知识层描述，由于，大体上，较复杂的网络有较深的层。在前馈系统中，关于数据的聪明的关系能“前馈”向知识的较高层。神经网络也能学习当时的观念并且已经广泛地被用于信号处理和时间系列分析。

　　神经网络（neural network）现在的应用包括: 石油勘探数据分析、天气预报、生物学中的核甘序列的解释 ，还有思想和意识的模型探测。Richard Powers在他的小说《Galatea 2.2》中，想像了一个神经网络（命名“海伦”），可以在训练后通过英文文学一项包罗万象的考试。

最近更新时间：2008-06-17 作者：Lee GilesEN