神经网络模型(深度学习之神经网络模型：让计算机模拟人脑思维)

在计算机工业的发展过程中，实现人工智能一直都是计算机领域内探索的方向，而神经网络模型被认为是实现人工智能的重要手段，具有模仿人脑神经元的思想。神经网络模型是指，通过人脑神经元之间的连接来模拟任何一个实际问题的处理方式。其核心思想是计算机程序可以通过模拟大量的智能元素，从而产生智能行为的效果。

神经网络模型有多个层次，每个层次包含若干个神经元。每个神经元通过连接权值、输入值和阈值算得一个输出值，同时输出值被输到下一层的每个神经元，从而进行信息处理。神经网络模型具有自我学习和自我调整的能力，可以在大量数据的基础上自主地实现一些复杂的任务，如语音识别、图像识别、自然语言处理、游戏博弈等等。

从最早的感知机模型，到现在的卷积神经网络、循环神经网络、深度学习等模型，神经网络模型的发展越来越受到关注。它在图片、音频、文本、自然语言处理等领域的应用中，已经取得了很好的效果，甚至超越了人类。