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人工神经网络由通过边连接的节点组成；这些网络可以由多层构成。在给定大量高质量训练数据的情况下，它们已被证明在解决非线性和棘手问题方面非常有效。在神经网络学习以产生所需输出的过程中，节点的边会被调整。

人工神经网络区别于其他技术的一个关键特征是它们能够对数据输入进行学习、适应和泛化。通常，神经网络从训练集中学习，并在测试集上进行评估，尽管更现代的神经网络可能会在一个步骤中完成训练和评估。例如，当将神经网络与用于游戏的强化学习算法相结合时，其结果通常是游戏平均得分随时间的推移而提高。

当代神经网络通过一种称为随机梯度下降的算法进行学习，该算法根据网络输入与输出之间计算出的误差来调整网络权重。随着时间的推移，随着网络的学习，这种误差会逐渐减小，尽管它通常会达到一个最优点，此时进一步的训练并不总是能产生更好的结果。网络训练完成后，即可部署使用，通过将新的、未见过的数据在训练好的网络中进行传播来确定输出。

人工神经网络的优势

学习和适应能力：无需显式编程，神经网络就能从数据中学习并随着时间的推移提高其性能。
对复杂和非线性关系进行建模：神经网络在这方面尤为擅长，这使其非常适合图像识别和自然语言处理等工作。
大规模数据处理：神经网络在处理大规模数据方面非常有效，这使其适合预测建模和模式识别等任务。
神经网络将其理解泛化到全新数据的能力，使其在预测和分类等任务中具有实用性。

人工神经网络的局限性

结果可能难以解释，因为理解神经网络的思考方式和决策过程可能具有挑战性。
需要大量数据：神经网络需要大量数据才能有效学习，当数据稀缺或难以获取时，这可能成为一个问题。
神经网络容易出现过拟合，这可能导致它们在训练数据上表现良好，但在新的、未见过的数据上表现不佳。
对超参数选择的敏感性。特定的超参数，包括学习率和隐藏层数量，会影响神经网络的性能。因此，优化网络性能可能需要大量工作。Learn Like Peo

事实证明，这些网络在传统算法方法效果有限的各种应用中是有效的。这些应用包括自然语言处理、图像识别和预测建模。人工神经网络的适应能力主要归因于其能够根据输入数据进行调整，并对非线性和棘手问题进行泛化。

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