人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是模仿人脑结构和功能的一种计算模型，其设计灵感来源于生物神经网络。在探讨人工神经网络时，我们首先需要了解它的两个核心概念：拓扑结构和神经元结构。这两个方面共同决定了神经网络的功能和性能。
首先是拓扑结构，它描述了神经网络中各层之间的连接方式。常见的拓扑结构包括前馈型（Feedforward）、反馈型（Recurrent）和自组织映射（Self-Organizing Map，简称SOM）。每种拓扑结构都有其独特的应用场景。例如，前馈型网络适合于分类任务，而反馈型网络则擅长处理序列数据。🌟
其次是神经元结构，这是构成人工神经网络的基本单元。每个神经元通常包含一个输入部分、一个激活函数和一个输出部分。输入信号通过加权和传递到激活函数，从而决定神经元是否被激活。这种机制使得神经网络能够模拟复杂的非线性关系。💡
综上所述，人工神经网络的拓扑结构和神经元结构是理解其工作原理的关键。掌握这些知识有助于我们更好地设计和优化神经网络，以解决实际问题。🔍
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