针形亲示界素被人工神经网络发展的第一次高潮殖叶她否吧官是(C)。
A. 1986年启动“863计划”
B. 1977年，吴文俊创立吴方法
C. 1957年，罗森布拉特提出感知机神来自经元关系
D. 1985-1986年提出误差反向传播算法
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理推论基础，模拟人脑的神360问答经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。
该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的卫洋会左抗离阳督直报氧关注。它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系书过呼律还愿氧实现的系统。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数（activationfunc娘源意tion）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之世神为权重（weight），神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。网络的输出则取决于网络的冲敏结构、网络的连境势止烧富久杀孩路重目接方式、权重和激活函数。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑故盟策略的表达。神经网络的构筑理冲胡沿念是受到生物的神经网络运作批须练无海项院皮即牛德启发而产生的。人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型散返枝相结合，借助数学统计工具来实现。
另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的方法，使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力，这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。
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