Neural Network

释义 Definition

“神经网络”：一种受人脑神经元连接方式启发的机器学习模型，由许多相互连接的“节点”（神经元）组成，通过训练从数据中学习规律，用于分类、预测、生成等任务。（也常指“人工神经网络”，ANN）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈnʊrəl ˈnɛtˌwɝk/

例句 Examples

Neural networks can learn to recognize handwritten numbers.
神经网络可以学会识别手写数字。

By training a deep neural network on millions of images, the system achieved near-human performance in object recognition.
通过在数百万张图像上训练一个深度神经网络，该系统在物体识别方面达到了接近人类的水平。

词源 Etymology

“Neural”来自“neuron（神经元）”，表示“与神经有关的”；“network”意为“网络、网状系统”。合起来“neural network”字面意思是“神经的网络”，用来比喻由许多单元相互连接、共同处理信息的结构。该术语在20世纪中期的控制论与早期人工智能研究中逐渐固定下来。

相关词 Related Words

• Artificial
• Neuron
• Perceptron
• Deep
• Learning
• Algorithm
• Model
• Training
• Backpropagation
• Classifier

文学与著作中的用例 Literary Works

• 《Artificial Intelligence: A Modern Approach》（Russell & Norvig）——在机器学习与AI章节中讨论神经网络方法与应用。
• 《Deep Learning》（Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville）——系统讲解深度神经网络的理论、结构与训练。
• “The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain”（Frank Rosenblatt）——早期神经网络思想的重要论文。