数据挖掘与数据仓库（共享）

神经网络在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。

在人工神经网络中，简单的人工节点，称作神经元（neurons），连接在一起形成一个类似生物神经网络的网状结构。

典型的人工神经网络具有以下三个部分：

(1) 结构（Architecture）结构指定了网络中的变量和它们的拓扑关系。

(2) 激励函数（Activation Rule）大部分神经网络模型具有一个短时间尺度的动力学规则，来定义神经元如何根据其他神经元的活动来改变自己的激励值。

(3) 学习规则（Learning Rule）学习规则指定了网络中的权重如何随着时间推进而调整。