कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन), जिसे आमतौर पर तंत्रिका नेटवर्क (एनएन) या तंत्रिका जाल कहा जाता है, जैविक तंत्रिका नेटवर्क से प्रेरित कंप्यूटिंग सिस्टम हैं जो जानवरों के मस्तिष्क का निर्माण करते हैं। एएनएन कृत्रिम न्यूरॉन्स नामक कनेक्टेड इकाइयों या नोड्स के संग्रह पर आधारित है, जो जैविक मस्तिष्क में न्यूरॉन्स को शिथिल रूप से मॉडल करते हैं। प्रत्येक कनेक्शन, जैविक मस्तिष्क में सिनैप्स की तरह, अन्य न्यूरॉन्स को एक संकेत संचारित कर सकता है। एक कृत्रिम न्यूरॉन सिग्नल प्राप्त करता है फिर उन्हें संसाधित करता है और इससे जुड़े न्यूरॉन्स को सिग्नल दे सकता है। किसी कनेक्शन पर "सिग्नल" एक वास्तविक संख्या है, और प्रत्येक न्यूरॉन के आउटपुट की गणना उसके इनपुट के योग के कुछ गैर-रेखीय फ़ंक्शन द्वारा की जाती है। कनेक्शन को किनारे कहा जाता है। न्यूरॉन्स और किनारों पर आमतौर पर एक भार होता है जो सीखने की प्रक्रिया के अनुसार समायोजित हो जाता है। भार किसी कनेक्शन पर सिग्नल की शक्ति को बढ़ाता या घटाता है। न्यूरॉन्स की एक सीमा हो सकती है जैसे कि एक संकेत केवल तभी भेजा जाता है जब समग्र संकेत उस सीमा को पार कर जाता है।
वे जिन उदाहरणों को संसाधित करते हैं, उनसे स्वचालित रूप से पहचानने योग्य विशेषताएँ उत्पन्न करते हैं। आमतौर पर, न्यूरॉन्स परतों में एकत्रित होते हैं। विभिन्न परतें अपने इनपुट पर अलग-अलग परिवर्तन कर सकती हैं। सिग्नल पहली परत (इनपुट परत) से अंतिम परत (आउटपुट परत) तक यात्रा करते हैं, संभवतः परतों को कई बार पार करने के बाद।
तंत्रिका नेटवर्क जैविक तंत्रिका नेटवर्क से प्रेरित कंप्यूटर सिस्टम हैं जो जानवरों के मस्तिष्क का निर्माण करते हैं
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन), जिसे आमतौर पर तंत्रिका नेटवर्क (एनएन) या तंत्रिका जाल कहा जाता है, जैविक तंत्रिका नेटवर्क से प्रेरित कंप्यूटिंग सिस्टम हैं जो जानवरों के मस्तिष्क का निर्माण करते हैं। एएनएन कृत्रिम न्यूरॉन्स नामक कनेक्टेड इकाइयों या नोड्स के संग्रह पर आधारित है, जो जैविक मस्तिष्क में न्यूरॉन्स को शिथिल रूप से मॉडल करते हैं। प्रत्येक कनेक्शन, जैविक मस्तिष्क में सिनैप्स की तरह, अन्य न्यूरॉन्स को एक संकेत संचारित कर सकता है। एक कृत्रिम न्यूरॉन सिग्नल प्राप्त करता है फिर उन्हें संसाधित करता है और इससे जुड़े न्यूरॉन्स को सिग्नल दे सकता है। किसी कनेक्शन पर "सिग्नल" एक वास्तविक संख्या है, और प्रत्येक न्यूरॉन के आउटपुट की गणना उसके इनपुट के योग के कुछ गैर-रेखीय फ़ंक्शन द्वारा की जाती है। कनेक्शन को किनारे कहा जाता है। न्यूरॉन्स और किनारों पर आमतौर पर एक भार होता है जो सीखने की प्रक्रिया के अनुसार समायोजित हो जाता है। भार किसी कनेक्शन पर सिग्नल की शक्ति को बढ़ाता या घटाता है। न्यूरॉन्स की एक सीमा हो सकती है जैसे कि एक संकेत केवल तभी भेजा जाता है जब समग्र संकेत उस सीमा को पार कर जाता है।
वे जिन उदाहरणों को संसाधित करते हैं, उनसे स्वचालित रूप से पहचानने योग्य विशेषताएँ उत्पन्न करते हैं। आमतौर पर, न्यूरॉन्स परतों में एकत्रित होते हैं। विभिन्न परतें अपने इनपुट पर अलग-अलग परिवर्तन कर सकती हैं। सिग्नल पहली परत (इनपुट परत) से अंतिम परत (आउटपुट परत) तक यात्रा करते हैं, संभवतः परतों को कई बार पार करने के बाद।