机器学习的人工神经网络是什么？
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人工神经网络算法模拟生物神经网络，是一类模式匹配算法，通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法（深度学习就是其中的一类算法，我们稍后会单独讨论）。重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络（Perceptron Neural Network）、反向传递（Back Propagation）、Hopfield网络、自组织映射（Self-Organizing Map，SOM），以及学习矢量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）。
资料来源：《Python机器学习》，文章链接：https://developer.aliyun.com/article/727175
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