從人工神經網絡的拓撲結構來看，它的模型可以分為層次模型和互聯模型。分層模型將神經網絡分為輸入層、隱含層和輸出層，三層依次相連。其中，輸入層神經元負責接收外界的輸入信息，並傳遞給隱含層神經元。隱含層負責神經網絡內部的信息處理和信息轉換。通常，隱藏層根據變換的需要被設計為壹層或多層。
擴展數據:
人工神經網絡模型主要考慮網絡連接的拓撲結構、神經元的特性、學習規則等。目前有近40種神經網絡模型，包括反向傳播網絡、感知器、自組織映射、Hopfield網絡、niels bohr Zmann機、自適應共振理論等。
人工神經網絡采用了與傳統人工智能和信息處理技術完全不同的機制，克服了傳統基於邏輯符號的人工智能在處理直觀、非結構化信息時的缺陷，具有適應性、自組織和實時學習的特點。
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