Neural Network

定义 Definition

Neural network（神经网络）是一种模仿人脑神经元结构和工作方式的计算模型，广泛用于机器学习和人工智能领域，能够通过大量数据进行学习和模式识别。

发音 Pronunciation

/ˈnjʊərəl ˈnɛtwɜːrk/

例句 Examples

Researchers trained a neural network to recognize handwritten digits with high accuracy.
研究人员训练了一个神经网络，使其能够高精度地识别手写数字。

The deep neural network, composed of multiple hidden layers and millions of parameters, gradually learned to distinguish subtle patterns in medical imaging data that even experienced radiologists had overlooked.
这个由多个隐藏层和数百万参数组成的深度神经网络，逐渐学会了辨别医学影像数据中的细微模式，甚至连经验丰富的放射科医生都曾忽略这些模式。

词源 Etymology

Neural 源自希腊语 neuron，意为"神经、筋腱"，后经拉丁语传入英语，用于描述与神经系统相关的事物。Network 由 net（网）和 work（结构、工程）组合而成，最初指网状的编织物，后引申为相互连接的系统。1943年，神经科学家 Warren McCulloch 和数学家 Walter Pitts 首次提出了人工神经元的数学模型，将生物神经系统的概念引入计算领域，neural network 一词由此诞生，成为人工智能领域的核心术语。

相关词汇 Related Words

• Deep Learning
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Algorithm
• Neuron
• Perceptron
• Backpropagation
• Synapse
• Convolutional
• Recurrent

文学与学术引用 Notable References

• 《Perceptrons》（1969）— Marvin Minsky & Seymour Papert 的经典著作，对早期神经网络模型进行了数学分析，深刻影响了该领域数十年的发展方向。
• 《Neural Networks and Deep Learning》— Michael Nielsen 的在线书籍，以清晰易懂的方式介绍了神经网络的基本原理。
• 《Deep Learning》（2016）— Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著，被视为深度学习领域的权威教材，其中大量篇幅讨论了各类神经网络架构。
• 《The Master Algorithm》（2015）— Pedro Domingos 在书中将神经网络列为机器学习五大流派之一（连接主义），以通俗语言向大众解释了其重要性。