【摘要】 在学习了机器学习的相关知识以后，我们知道其中的算法有很多种，比如回归算法、K近邻算法等等，这些都是需要大家掌握的算法，而神经网络

在学习了机器学习的相关知识以后，我们知道其中的算法有很多种，比如回归算法、K近邻算法等等，这些都是需要大家掌握的算法，而神经网络算法是一个十分实用的算法，在这篇文章中我们就给大家介绍一下机器学习算法中的神经网络算法知识。

那么什么是神经网络算法呢？其实神经网络也称之为人工神经网络，简单就是ANN，而算法是80年代机器学习界非常流行的算法，不过在90年代中途衰落。现在，随着深度学习的发展，神经网络再次出现在大家的视野中，重新成为最强大的机器学习算法之一。而神经网络的诞生起源于对大脑工作机理的研究。早期生物界学者们使用神经网络来模拟大脑。机器学习的学者们使用神经网络进行机器学习的实验，发现在视觉与语音的识别上效果都相当好。

那么神经网络的学习机理是什么呢？简单来说，就是分解与整合。我们可以通过一个例子进行解答这个问题，比如说，我们可以把一个正方形分解为四个折线进入视觉处理的下一层中。四个神经元分别处理一个折线。每个折线再继续被分解为两条直线，每条直线再被分解为黑白两个面。于是，一个复杂的图像变成了大量的细节进入神经元，神经元处理以后再进行整合，最后得出了看到的是正方形的结论。这就是大脑视觉识别的机理，也是神经网络工作的机理。

那么神经网络的逻辑架构是什么呢？其实一个简单的神经网络的逻辑架构分成输入层，隐藏层，和输出层。输入层负责接收信号，隐藏层负责对数据的分解与处理，最后的结果被整合到输出层。每层中的一个圆代表一个处理单元，可以认为是模拟了一个神经元，若干个处理单元组成了一个层，若干个层再组成了一个网络，这就是所谓的神经网络知识。

当然，在神经网络中，其实每一个处理单元事实上就是一个逻辑回归模型，逻辑回归模型接收上层的输入，这样，把模型的预测结果作为输出传输到下一个层次。这些过程，神经网络可以完成非常复杂的非线性分类。在神经网络在图像识别领域的一个著名应用，而这个程序叫做LeNet，是一个基于多个隐层构建的神经网络。通过LeNet可以识别多种手写数字，并且达到很高的识别精度与拥有较好的鲁棒性。这也是神经网络中最著名的应用。

在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于神经网络的相关知识，通过这些知识我们可以更好地了解神经网络算法。当然，我们要想了解机器学习还需要掌握更多的算法。