เครือข่ายประสาทเป็นกระจกสะท้อนพฤติกรรมของระบบประสาทส่วนกลางของมนุษย์ โดยถ่ายทอดรูปแบบการเรียนรู้ไปยังแอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์ และช่วยแก้ปัญหาในสาขาปัญญาประดิษฐ์ เช่น กระบวนการเรียนรู้ของเครื่องจักร

เครือข่ายประสาทเทียมหรือเครือข่ายประสาทเทียม คือชุดนิวรอนธรรมชาติหรือนิวรอนเทียมที่เชื่อมโยงกัน ซึ่งใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อให้ข้อมูลสามารถคำนวณได้ ANN (เครือข่ายนิวรอนเทียม) มักเป็นระบบที่ปรับตัวได้ซึ่งเปลี่ยนโครงสร้างตามข้อมูลภายนอกหรือภายในที่ไหลผ่านเครือข่าย

เครือข่ายประสาทเทียมเชื่อมต่อองค์ประกอบการประมวลผลแบบง่าย (นิวรอน) ซึ่งสามารถแสดงพฤติกรรมโดยรวมที่ควบคุมโดยความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบการประมวลผลและพารามิเตอร์ขององค์ประกอบ นิวรอนเทียมได้รับการแนะนำครั้งแรกในปี 1943 โดย Warren McCulloch นักสรีรวิทยาประสาท และ Walter Pitts นักตรรกะ ซึ่งเริ่มทำงานร่วมกันที่มหาวิทยาลัยชิคาโก

เครือข่ายประสาทเทียมแบบคลาสสิกประเภทหนึ่งคือเครือข่าย Hopfield แบบเรียกซ้ำ

แนวคิดแรกของเครือข่ายประสาทถูกเสนอโดย Alan Turing ในเอกสาร “เครื่องจักรอัจฉริยะ” ของเขาในปี 1948 โดยเขาเรียกมันว่า “เครื่องจักรที่ไม่มีการจัดระเบียบประเภท B”

แบบจำลองเครือข่ายภาพเทียมนั้นสามารถนำไปใช้ตีความฟังก์ชันจากการรับรู้และดำเนินการที่เกี่ยวข้องได้ แบบจำลองเครือข่ายประสาทเทียมที่ไม่ได้รับการดูแลสามารถใช้ในการแสดงข้อมูลอินพุตที่จับแนวโน้มที่สำคัญของการหมุนเวียนข้อมูลอินพุตได้ เช่น ดูเครื่อง Boltzmann (1983) และล่าสุดคืออัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งสามารถเรียนรู้ฟังก์ชันการกระจายของข้อมูลที่สังเกตได้ การเรียนรู้ในเครือข่ายประสาทเทียมนั้นมีประสิทธิภาพโดยหลักในแอปพลิเคชันที่ความซับซ้อนของข้อมูลหรือภารกิจทำให้การออกแบบฟังก์ชันดังกล่าวด้วยมือไม่สามารถทำได้จริง ดูข้อมูลเพิ่มเติม ใน Wikipedia