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在通常的人工神经网络实现中，在人工神经元之间连接的信号是一个实数，每个人工神经元的输出则由它输入之和的某个非线性函数计算。人工神经元之间的连接成为“边”。人工神经元和边通常有一个随学习进行而调整的[https://en.wikipedia.org/wiki/Weighting 权重]。这个权重增加或减少一个连接处的信号强度。人工神经元可能有一个阈值以便信号只有在聚集的信号越过这个阈值时才发出。一般地，人工神经元聚集成层，不同的层可能对它们的输入执行不同种类的转换。信号从第一层（输入层）传递到最后一层（输出层），可能会多次穿过这些层。

在通常的人工神经网络实现中，在人工神经元之间连接的信号是一个实数，每个人工神经元的输出则由它输入之和的某个非线性函数计算。人工神经元之间的连接成为“边”。人工神经元和边通常有一个随学习进行而调整的[https://en.wikipedia.org/wiki/Weighting 权重]。这个权重增加或减少一个连接处的信号强度。人工神经元可能有一个阈值以便信号只有在聚集的信号越过这个阈值时才发出。一般地，人工神经元聚集成层，不同的层可能对它们的输入执行不同种类的转换。信号从第一层（输入层）传递到最后一层（输出层），可能会多次穿过这些层。

The original goal of the ANN approach was to solve problems in the same way that a [[human brain]] would. However, over time, attention moved to performing specific tasks, leading to deviations from [[biology]]. ANNs have been used on a variety of tasks, including [[computer vision]], [[speech recognition]], [[machine translation]], [[social network]] filtering, [[general game playing|playing board and video games]] and [[medical diagnosis]].

ANN起初希望达到的目标是用[https://en.wikipedia.org/wiki/Human_brain 人脑]相同方式解决问题。然而，随着时间的发展，人们将注意力转向执行具体的任务，导致了从[https://en.wikipedia.org/wiki/Biology 生物学]的偏离。ANN被用于多种任务，包括[https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision 计算机视觉]，[https://en.wikipedia.org/wiki/Speech_recognition 语音识别]，[https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_translation 机器翻译]，[https://en.wikipedia.org/wiki/Social_network 社交网络]滤波，[https://en.wikipedia.org/wiki/General_game_playing 棋类和电子游戏]和[https://en.wikipedia.org/wiki/Medical_diagnosis 医疗诊断]。

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