神经网络引擎是什么意思?

神经网络引擎是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

神经网络引擎是通过对人脑的基本单元神经元的建模和联接，探索模拟人脑神经系统功能的模型，并研制一种具有学习、联想、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统，神经网络引擎的一个重要特性是它能够从环境中学习，并把学习的结果分布存储于网络的突触连接中，其学习是一个过程，在所处环境的激励下，相继给网络输入一些样本模式，并按照一定的学习算法规则调整网络各层的权值矩阵，待网络各层权值都收敛到一定值，学习过程结束，然后可用生成的神经网络来对真实数据做分类。

存在哪些类型的人工神经网络?

存在四种主要类型的人工神经网络。

卷积神经网络 (CNN)：这些机器学习系统通常用于机器视觉、物体检测、图像分类和某些类型的预测。CNN 包含五个不同的层：输入、卷积、池化、全连接和输出。这些系统需要巨大的处理能力——通常由 GPU 提供。

循环神经网络 (RNN)：这种类型的 ANN 框架通常使用时间序列数据和其他序列数据来生成概率模型。换句话说，输入不是相互独立的。这使其成为自然语言处理、语音识别、情感分析和文本相关应用程序等任务的理想选择。

前馈神经网络 (FNN)：循环神经网络的后代，FNN 不使用任何类型的循环或循环来处理数据和开发模型。相反，数据仅沿一个方向流动——从输入节点向前并通过任何隐藏节点到达输出节点。因此，FNN 通常用于数字营销和销售等监督学习任务。

自动编码器神经网络：这些无监督机器学习系统(有时称为自动关联器)会摄取未标记的输入，对数据进行编码，然后在尝试查明和提取最有价值的信息时对数据进行解码。该方法旨在减少数据噪声。这种方法的一个流行用途是检测欺诈。

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