什么是神经网络算法
10种常见AI算法
10种常见AI算法
1.神经网络：
神经网络（Neural Network, NN）是一种模拟人脑神经细胞的处理过
程的算法。
它将大量的小单元连接成一个整体，以完成一定的任务，可以
实现自学习，也可以实现复杂的计算。
神经网络可以进行深度学习，在深
度学习中，神经网络被用来作为机器学习的架构。
它可以实现回归，分类，分析等功能。
常见的神经网络算法包括反向传播，神经网络模型，递归神
经网络（RNN），循环神经网络（CNN），生成对抗网络（GAN）和
Dropout等。
2.决策树：
决策树（Decision Tree）是一种有效可视化的机器学习算法，而且
对于大量的数据也有效。
它可以将数据转换为树状的决策图，用于进行分
析和预测。
它可以很好的处理离散的数据，也可以处理连续的数据，并且
可以训练出有用的模型。
常见的决策树算法有ID3，C4.5，CART和CHAID 等。
3.贝叶斯方法：
贝叶斯方法是一种基于概率的统计学方法，它可以为用户提供一种可
能性的估计。
它可以用来估算给定的事件发生的概率，其中包括有关特定
情况未来事件发生的概率的评估。
它的基本思想是采用贝叶斯定理来推断
和评估可能性，并做出正确的决策。
机器学习中的神经网络算法
机器学习中的神经网络算法机器学习是人工智能领域的核心技术之一。
其基本思想是借助计算机算法自动分析和学习数据，发现数据中蕴含的规律和特征，最终对未知数据做出准确的预测和分类。
神经网络算法是机器学习中最为重要和流行的方法之一。
在本文中，我们将重点介绍神经网络算法的原理、模型和应用。
一、神经网络算法原理神经网络的核心思想是模拟人脑的神经系统，用多层神经元网络来学习和处理信息。
神经元是神经网络的基本单位，它接收来自其他神经元的信号，并根据一定的权重和阈值进行加权和运算，最终输出一个结果。
多个神经元互相连接形成的网络称为神经网络，其中输入层接收外界信息，输出层输出分类结果，中间的隐藏层进行信息处理和特征提取。
神经网络的训练过程就是通过不断调整神经元之间连接的权重和阈值，使网络对输入数据的输出结果不断趋近于实际结果。
二、神经网络算法模型神经网络算法可以分为多种模型，如感知器、多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络等。
其中多层感知器是最常用的模型。
多层感知器是一个由输入层、隐藏层和输出层组成的前向网络，它的主要特点是可以处理非线性问题。
在模型训练过程中，我们通过反向传播算法来调整权重和阈值，使得神经网络对数据的分类结果更加准确。
三、神经网络算法应用神经网络算法被广泛应用于模式识别、图像分析、自然语言处理、语音识别、数据挖掘和预测等领域。
下面我们以图像分类为例，介绍神经网络算法的应用流程。
首先，我们需要准备一组带有标签的图片数据集，将其划分为训练集、验证集和测试集。
然后，通过预处理对图片进行归一化、去噪等操作，保证输入数据的准确性。
接着，我们设计神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量、激活函数、损失函数等参数。
通过训练集对网络进行训练，并在验证集上进行优化，调整超参数和防止过拟合。
最后，在测试集上进行测试，评估神经网络的准确率和性能，对其预测能力进行验证。
总之，神经网络算法是目前机器学习领域最流行和经典的方法之一，其在图像、语音、自然语言等领域都有广泛的应用。
神经网络算法的应用
神经网络算法的应用随着科技的不断发展，计算机技术也得到了飞速的发展。
其中，人工智能领域的发展为这一领域注入了新的活力，神经网络算法作为人工智能领域的基础之一，也得到了广泛的应用。
本文将重点探讨神经网络算法的应用，并进一步探讨未来的发展趋势。
一、神经网络算法的概述神经网络算法是一种模拟大脑神经元、神经网络工作方式的计算模型。
它是由多个神经元之间的互相连接构成的一个复杂的网络系统，每个神经元都有自己的权重，通过对权重的调整，神经网络可以学习与预测数据。
神经网络算法的流程如下：1.数据的输入：神经网络模型将数据输入到网络中，数据可以是数值型，文本型等格式。
2.权重初始化：神经网络算法会对初始的权重进行随机初始化。
3.前向传播：数据通过该层神经元的权重进行前向传播运算，得出该层输出结果。
4.后向传播：算法根据误差进行反向传播，得到对权重的调整方向，并进行修正。
5.权重更新：根据误差进行权重的调整。
6.重复迭代：根据设定的轮数或误差要求重复进行迭代。
二、神经网络算法的应用领域非常广泛，下面列举几个典型的应用案例。
1.金融神经网络可以用于预测金融市场趋势、股票价格变化等，通过神经网络模型的学习和预测，可以为投资者提供投资建议和决策支持，增加投资成功率。
2.医疗神经网络技术可以应用于医疗领域的疾病诊断、药品治疗、医学图像识别等方面。
在疾病诊断方面，神经网络可以通过学习病例数据，提高诊断的准确性和速度。
3.交通神经网络可以用于交通流量预测、车辆识别等方面，通过神经网络模型的建立和预测，可以提高公路交通运营效率、规划交通路线等，降低拥堵情况。
4.安全神经网络技术可以应用于信息安全、生物识别等方面。
在信息安全方面，神经网络可以用于密码学、网络安全等方面，提高网络安全性和保障数据安全。
在生物识别方面，神经网络可以应用于人脸识别、指纹识别等领域，提高识别的准确性和速度。
三、未来趋势随着人工智能领域的深入发展，神经网络算法也将会得到进一步的应用和发展，未来的发展趋势主要有以下几点。
神经网络算法的代码实现详解
神经网络算法的代码实现详解神经网络算法是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它通过构建多层神经元网络来实现对数据的学习与预测。
本文将对神经网络算法的代码实现进行详细解析，通过Python语言实现。
1.数据准备首先，我们需要准备训练数据和测试数据。
训练数据是用来训练神经网络的样本，通常包含一组输入数据和对应的输出数据。
测试数据则是用来测试训练后的神经网络模型的准确性。
2.构建神经网络结构接下来，我们需要构建神经网络的结构。
神经网络通常由多层神经元组成，每层神经元与上一层的神经元全连接。
我们可以使用Python的Numpy库来创建神经网络的结构，其中的矩阵运算能够高效地实现神经网络算法。
3.定义激活函数神经网络中，每个神经元都需要一个激活函数来对输入数据进行处理，并输出非线性的结果。
常用的激活函数有sigmoid函数、ReLU 函数等。
我们可以在构建神经网络结构时定义激活函数。
4.前向传播前向传播是指从输入层开始，逐层计算神经元的输出，直到输出层为止。
这一过程可以通过矩阵运算实现，其中每一层的输出都是上一层输出与权重矩阵的乘积再经过激活函数处理得到。
最终，输出层的输出即为神经网络的预测结果。
5.反向传播反向传播是指根据预测结果，逐层更新权重矩阵，以使得预测结果与实际结果尽可能接近。
反向传播算法通过计算误差项，逆向更新权重矩阵。
误差项的计算根据损失函数的不同而有所差异，常用的损失函数有均方误差、交叉熵等。
6.更新权重矩阵根据反向传播算法计算得到的误差项，我们可以更新每一层的权重矩阵。
更新的方法一般是使用梯度下降算法，通过计算每个权重的梯度值以及学习率，来逐步调整权重的取值。
7.训练神经网络模型在完成以上步骤后，我们可以开始训练神经网络模型。
训练过程即是重复进行前向传播和反向传播，以不断更新权重矩阵。
通过多次迭代，使得神经网络模型的预测结果逼近真实结果。
8.测试神经网络模型在训练完成后，我们需要使用测试数据对神经网络模型进行测试，以评估其性能。
神经网络学习算法及其应用
神经网络学习算法及其应用随着人工智能技术的发展，神经网络算法成为了学术界和工业界共同关注的热门话题。
神经网络算法的重要性在于它可以处理大量数据，并且可以通过非常复杂、非线性的方式识别和预测数据；因此，神经网络算法已经被广泛应用于图像、语音、自然语言处理、金融、医疗、安防等多个领域。
神经网络学习算法的原理神经网络是一种模拟人脑结构和功能的数学模型，它由许多节点、连接和层次组成。
每个节点代表一个神经元，它们接收传入的信号，并产生输出信号。
神经元之间的连接权重用于表示神经元的重要性，它们可以通过反向传播算法进行训练。
神经网络的学习算法中，最常用的算法是反向传播算法。
它基于梯度下降算法，通过调整每个神经元之间的连接权重，最小化模型在训练集上的误差。
反向传播算法的核心思想是从输出层反向传播误差信号，逐层更新每个神经元之间的连接权重。
神经网络算法的应用神经网络算法的应用范围非常广泛，其中一些应用如下：1. 图像识别神经网络可以通过学习大量的图像，来识别和分类不同物体，如人脸、车辆、道路标识等。
神经网络还可以用来生成新的图像，例如通过对照片进行噪声处理，使其变得更加清晰。
2. 语音处理神经网络可以识别人类语音，并将其转换成文本或指令。
语音识别技术可以应用于智能家居、语音助手、无线电话等场景。
3. 自然语言处理神经网络可以学习和预测自然语言的文本数据，如语义义理解、情感分析等。
神经网络可以自动识别和翻译不同语言之间的差异，自动提取文本中的关键信息和意图。
4. 金融预测神经网络可以用于预测股票价格、货币汇率和市场走势。
它可以模拟金融市场中的复杂因素，预测未来的价格走势和市场趋势。
5. 医疗应用神经网络可以用于医疗场景中，如患者疾病诊断、病情预测和药物设计。
神经网络可以根据病人的症状和体征，预测患者患某种疾病的概率，提高医生的治疗效果。
6. 安全监控神经网络可以用于基于视频或传感器数据的安全监控，如自动驾驶、智能安防、航空航天等场景。
神经网络算法原理
神经网络算法原理神经网络算法是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，它可以用来识别模式、分类数据、进行预测等。
神经网络算法的原理主要包括神经元、权重、激活函数和反向传播等几个方面。
首先，神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号并产生输出。
神经元的输入经过加权求和后，通过激活函数进行非线性变换，最终输出到下一层神经元。
神经网络中的每个神经元都有一个权重，它决定了输入信号的重要性，通过不断调整权重，神经网络可以学习到输入和输出之间的映射关系。
其次，激活函数是神经元的输出函数，它将加权求和的结果映射到一个非线性的范围内。
常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数等，它们能够引入非线性因素，提高神经网络的表达能力。
另外，反向传播是神经网络学习的关键算法，它通过计算损失函数对权重的偏导数，然后利用梯度下降的方法不断调整权重，使得损失函数最小化。
通过反向传播算法，神经网络可以不断地优化权重，提高模型的准确性和泛化能力。
总的来说，神经网络算法原理包括神经元、权重、激活函数和反向传播等几个方面，它们共同作用于神经网络的学习和预测过程中。
神经网络算法通过不断地调整权重和优化模型参数，能够逐渐学习到输入和输出之间的映射关系，实现对复杂数据的分类和预测。
在实际应用中，神经网络算法已经被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，取得了许多成功的案例。
随着计算机硬件的不断进步和神经网络算法的不断优化，相信神经网络算法将在未来发挥越来越重要的作用，为人工智能的发展提供强大的支持。
总的来说，神经网络算法原理是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，它通过神经元、权重、激活函数和反向传播等几个方面的原理，实现对复杂数据的分类和预测。
神经网络算法已经在许多领域取得了成功的应用，并且在人工智能发展中发挥着越来越重要的作用。
神经网络算法如何解决优化问题
神经网络算法如何解决优化问题在当今的科技领域，神经网络算法已经成为了一个热门话题，并且在解决各种优化问题方面展现出了强大的能力。
那么，究竟什么是神经网络算法，它又是如何解决优化问题的呢？让我们一起来深入探讨。
首先，我们来了解一下什么是神经网络算法。
简单来说，神经网络就像是一个由大量节点（也称为神经元）组成的网络。
这些节点之间通过连接形成复杂的结构，就如同我们大脑中的神经元相互连接传递信息一样。
每个节点都接收来自其他节点的输入，并通过特定的计算产生输出。
通过不断调整这些连接的权重和节点的参数，神经网络能够学习和识别数据中的模式和规律。
那么，神经网络算法在解决优化问题时是如何发挥作用的呢？一个常见的应用场景是在图像识别中。
假设我们想要让计算机能够准确识别各种不同的动物图像。
这其实就是一个优化问题，我们需要找到一种最优的方式，让计算机能够从图像中提取出关键的特征，并根据这些特征做出准确的判断。
神经网络算法通过大量的图像数据进行训练。
在训练过程中，它会不断调整网络中的权重和参数，以使得输出的结果尽可能地接近真实的标签（比如“猫”“狗”“兔子”等）。
每一次的调整都是为了让误差更小，也就是让预测结果更准确。
再比如，在物流配送的优化问题中。
我们要考虑如何安排车辆的路线，使得运输成本最低、效率最高。
神经网络算法可以通过学习历史的配送数据，包括货物的数量、地点、时间等信息，来预测最佳的配送路线。
在解决优化问题时，神经网络算法的关键在于它能够自动地从数据中学习特征。
传统的优化方法可能需要人工提取特征，这不仅费时费力，而且可能会遗漏一些重要的信息。
而神经网络算法能够直接处理原始数据，通过多层的网络结构自动挖掘出隐藏在数据中的复杂关系。
为了让神经网络算法更好地解决优化问题，我们通常需要进行一些关键的步骤。
第一步是数据的准备。
数据的质量和数量对于神经网络的训练效果至关重要。
我们需要收集大量的相关数据，并进行清洗、预处理等操作，以便神经网络能够更好地学习。
神经网络算法及其应用案例分析
神经网络算法及其应用案例分析近年来，随着科学技术的不断进步，神经网络算法已经成为了各领域的研究热点，被广泛应用于图像识别、自然语言处理、医疗诊断、金融数据预测等领域。
那么，神经网络算法到底是什么呢？神经网络算法是一种仿生学思想的算法，是模拟生物神经系统进行信息处理的数学模型。
其主要特点是通过建立 Input Layer（输入层）、Hidden Layer（隐藏层）和 Output Layer（输出层）所构成的节点网络，对输入数据进行处理输出一个具有一定意义的结果。
再具体地来说，神经网络算法就是通过大量的输入输出数据来训练其内部参数，使之能够较准确地对未知数据进行预测或识别。
同时，神经网络算法的训练需要涉及到很多高级数学，如线性代数、概率论、微积分等等。
目前市面上有很多开源的神经网络算法库，如：TensorFlow，PyTorch，Caffe，Keras 等等。
对于初学者来说，可以选择比较简单易用的 Keras 进行学习及应用。
那么神经网络算法究竟能应用在哪些实际场景下呢？接下来，我们就来谈谈神经网络算法的应用案例分析。
1. 图像识别图像识别是人工智能领域的重要应用之一，神经网络算法在图像识别领域也广泛应用。
以人脸识别为例，神经网络算法通过将大量的人脸数据输入模型中，进行训练使其能够对任意人脸进行较为精准的识别。
此外，神经网络算法还能应用到物体识别、图像分割等领域中。
2. 自然语言处理自然语言处理是指计算机能够理解、处理人类语言的一系列技术。
神经网络算法在自然语言处理中也有很好的应用，如情感分析、机器翻译、语音识别等领域。
其中，情感分析是比较典型的应用，它通过对文本输入神经网络进行分析，进而准确反映出文本情感。
3. 医疗诊断在医疗领域中，神经网络算法可以帮助医生进行诊断并提高精准度。
例如，对于肺癌的诊断，医生可以将病历数据输入神经网络中，进行训练，从而使神经网络能够在一定程度上辅助判断患者是否得了肺癌。
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算法起源
在思维学中，人类的大脑的思维分为：逻辑思维、直观思维、和灵感思维三种基本方式。
而神经网络就是利用其算法特点来模拟人脑思维的第二种方式，它是一个非线性动力学系统，其特点就是信息分布式存储和并行协同处理，虽然单个神经元的结构及其简单，功能有限，但是如果大量的神经元构成的网络系统所能实现的行为确实及其丰富多彩的。
其实简单点讲就是利用该算法来模拟人类大脑来进行推理和验证的。
我们先简要的分析下人类大脑的工作过程，我小心翼翼的在网上找到了一张勉强看起来舒服的大脑图片
嗯，看着有那么点意思了，起码看起来舒服点，那还是在19世纪末，有一位叫做：Waldege 的大牛创建了神经元学活，他说人类复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组成，说大脑皮层包括100亿个以上的神经元，每立方毫米源数万个，汗..我想的是典型的大数据。
他们
相互联系形成神经网络，通过感官器官和神经来接受来自身体外的各种信息（在神经网络算法中我们称:训练）传递中枢神经，然后经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息（比如我在博客园敲文字），依次来实现机体与外部环境的联系。
神经元这玩意跟其它细胞一样，包括：细胞核、细胞质和细胞核，但是它还有比较特殊的，比如有许多突起，就跟上面的那个图片一样，分为：细胞体、轴突和树突三分部。
细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。
树突的作用是作为引入输入信息的突起，而轴突是作为输出端的突起，但它只有一个。
也就是说一个神经元它有N个输入（树突），然后经过信息加工（细胞核），然后只有一
个输出（轴突）。
而神经元之间四通过树突和另一个神经元的轴突相联系，同时进行着信息传递和加工。
我去...好复杂....
我们来看看神经网络的原理算法公式
中间那个圆圆的就是细胞核了，X1、X2、X3....Xn就是树突了，而Yi就是轴突了....是不是有那么点意思了，嗯...我们的外界信息是通过神经元的树突进行输入，然后进过细胞核加工之后，经过Yi输出，然后输出到其它神经元...
但是这种算法有着它自身的特点，就好像人类的大脑神经元一样，当每次收到外界信息的输入，不停的刺激的同时会根据信息的不同发生自身的调节，比如:通过不断的训练运动员学会了远动，不停的训练学会了骑自行车....等等吧这些人类的行为形成，其本质是通过不停的训练数百亿脑神经元形成的。
而这些行为的沉淀之后就是正确结果导向。
同样该算法也会通过X1、X2、X3....Xn这些元素不停的训练，进行自身的参数的调整来适应，同样训练次数的增加而形成一个正确的结果导向。
这时候我们就可以利用它的自身适应过程产生正确的结果，而通过不断的训练使其具备学习功能，当然，该算法只是反映了人脑的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种简单的模仿、简化和抽象。
该算法不同数字计算机一样，会按照程序的一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或控制过程，而这就是机器人的起源...人工智能的基础。
神经网络算法原理
由于神经网络算法的设计面太大，我们此处暂且只分析Microsoft神经网络算法的原理，在Microsoft神经网络算法中，我们可以简化成下面这个图片：
Microsoft神经网络使用的由最多三层神经元组成的“多层感知器”网络，分别为：输入层、可选隐含层和输出层。
输入层：输入神经元定义数据挖掘模型所有的输入属性值以及概率。
隐含层：隐藏神经元接受来自输入神经元的输入，并向输出神经元提供输出。
隐藏层是向各种输入概率分配权重的位置。
权重说明某一特定宿儒对于隐藏神经元的相关性或重要性。
输入所分配的权重越大，则输入值也就越重要。
而这个过程可以描述为学习的过程。
权重可为负值，表示输入抑制而不是促进某一特定结果。
输出层：输出神经元代表数据挖掘模型的可预测属性值。
数据从输入经过中间隐含层到输出，整个过程是一个从前向后的传播数据和信息的过程，后面一层节点上的数据值从与它相连接的前面节点传来，之后把数据加权之后经过一定的函数运算得到新的值，继续传播到下一层节点。
这个过程就是一个前向传播过程。
而当节点输出发生错误时，也就是和预期不同，神经网络就要自动“学习”，后一层节点对前一层节点一个“信任”程度（其实改变的就是连接件的权重），采取降低权重的方式来惩罚，如果节点输出粗粗哦，那就要查看这个错误的受那些输入节点的影响，降低导致出错的节点连接的权重，惩罚这些节点，同时提高那些做出正确建议节点的连接的权重。
对那些受到惩罚的节点而说，也用同样的方法来惩罚它前面的节点，直到输入节点而止。
这种称为：回馈。
而我们学习的过程就是重复上面的介绍的流程，通过前向传播得到输入值，用回馈法进行学习。
当把训练集中的所有数据运行过一遍之后，则称为一个训练周期。
训练后得到神经网络模型，包含了训练集中相应值和受预测值影响变化的规律。
在每个神经元中的隐含层中都有着复杂的函数，并且这些都非线性函数，并且类似生物学神经网络的基本传输特征，这些函数称之为：激活函数，即：输入值发生细微的变化有时候会产生较大的输出变化。
当然Microsot神经网络算法使用的函数是这样的：
其中a是输入值，而O是输出值。
处理反向传播，计算误差，更新权值时输出层所用的误差函数为交叉熵
上述公式中Oi是输出神经元i的输出，而Ti是基于训练样例的该输出神经元实际值。
隐含神经元的误差是基于下一层的神经元的误差和相关权值来计算的。
公式为：
其中Oi是输出神经元i的输出，该单元有j个到下一层的输出。
Erri是神经元i的误差，Wij是这两个神经元之间的权值。
一旦计算出每个神经元的误差，则下一步是使用以下方法来调整网络中的权值。
其中l为0-1范围内的数，称之为学习函数。
其实以上函数应用的激活函数还是挺简单的。
有兴趣的可以进行详细的研究和公式的推算，咱这里只是简要分析，列举算法特点。
Microsoft神经网络分析算法特点
经过上面的原理分析，我们知道了神经网络算法分为了：输入层、隐含层、输出层三层方式连接，其中隐含层是可选的，也就是说在Microsoft神经网络算法中如果不经过隐含层，则输入将会直接从输入层中的节点传递到输出层中的节点。
输入层特点：如果输入层如果为离散值，那么输入神经元通常代表输入属性的单个状态。
如果输入数据包含Null值，则缺失的值也包括在内。
具有两个以上状态的离散输入属性值会生成一个输入神经元，如果存在NUll值，会自动再重新的生成一个输入的神经元，用以处理Null值，一个连续的输入属性将生成两个输入神经元：一个用于缺失的状态、一个用以连续属性自身的值。
输入神经元可向一个多多个神经元提供输入。
隐含层特点:隐含神经元接受来自输入神经元的输入，并向输出神经元提供输出。
存在激活函数供其使用改变阀值。
输出层特点：输出神经如果对于离散输入属性，输出神经元通常代表可预测可预测属性的单个预测状态，其中包括缺失的Null值。
如果挖掘模型包含一个或多个仅用于预测的属性，算法将创建一个代表所有这些属性的单一网络，如果挖掘模型包含一个或多个同时用于输入和预测的属性，则该算法提供程序将为其中每个属性构建一个网络。
对于具有离散值的输入属性和可预测属性，每个输入或输出神经元各自表示单个状态。
对于具有连续值的输入属性和可预测属性，每个输入或输出神经元分别表示该属性值的范围和分布。
算法提供程序通过接受之前保留的定性数据集也就是事例集合并将维持数据中的每个事例的实际已知值与网络的预测进行比较。
即通过一个“批学习”的过程来迭代计算的整个网络，并且改变的输入权重。
该算法处理了整个事例集合之后，将检查每个神经元的预测值和实际值。
该算法将计算错误程度（如果错误），并且调整与神经输入关联的权重，并通过一个“回传”的过程从输出神经元返回到输出神经元。
然后，该算法对整个事例集合重复该过程。
经过以上的层层沉淀我们的算法就算从一个不懂的“婴儿”逐渐成长成“成人”，而这个结果就是我们那它来发掘和预测的工具。
神经网络分析算法应用场景
神经网络研究内容广泛，非本篇文章所能涵盖，而且它反映了多学科交叉技术领域的特点。
研究工作集中以下领域：
（1）生物原型研究。
从生理学、心理学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
（2）建立理论模型。
根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。
其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
（3）网络模型与算法研究。
在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。
这方面的工作也称为技术模型研究。
（4）人工神经网络应用系统。
在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构造专家系统、制成机器人等等。