1，人工神經網絡（Artificial Neural Networks，ANNs，連接模型，Connection Model）
- 模仿動物神經網絡行為特征（突觸聯接的結構），進行分布式并行信息處理的算法數學模型。
- 依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
2，前饋神經網絡（Feed-Forward Neural Network）
是一種最簡單的神經網絡。
1）原理
- 各神經元分層排列。
- 每個神經元只與前一層的神經元相連。接收前一層的輸出，并輸出給下一層．
- 各層間沒有反饋。
2）場景
用于進一步對特征進行非線性變換，規范化和殘差連接，有助于提升模型的訓練穩定性和效果。
3）基本結構
如下圖，以l-1層的變量輸入，進行以w為基礎的線性變換，得到下一層l層的輸出。
信息從前一層神經元單向傳遞到后一層神經元，
