数据挖掘学习笔记之人工神经网络（一）

由于本人这段时间在学习数据挖掘的知识，学习了人工神经网络刚好就把学习的一些笔记弄出来，也为以后自己回头看的时候方便些。

神经网络学习方法对于逼近实数值、离散值或向量值的目标函数提供了一种健壮性很强的方法。对于某些类型的问题，如学习解释复杂的现实世界中的传感器数据，人工神经网络是目前知道的最有效学习方法。人工神经网络的研究在一定程度上受到了生物学的启发，因为生物的学习系统是由相互连接的神经元（neuron）组成的异常复杂的网络。而人工神经网络与此大体相似，它是由一系列简单单元相互密集连接构成，其中每一个单元有一定数量的实值输入（可能是其他单元的输出），并产生单一的实数值输出（可能成为其他很多单元的输入）。

实例：

接下来用一个很简单的例子简要说明一下神经网络的应用：

Pomerleau（1993）的ALVINN系统是ANN学习的一个典型实例，这个系统使用一个学习到的ANN

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