인공 뉴 럴 네트워크 는 , 다수 의 로지스틱 회귀 ( logistic regression ) 들 이 비 선형 적 으로 조합 되 는 파라미터 화 된 통계 모델 이 다 . 그러 한 시스템 들 은 , 일반 적 으로 임의 의 태 스 크 특정 규칙 들 로 프로그래밍 되 는 일 없이 , " 예 들 을 고려 함 으로써 태 스 크 들 을 수행 하 도록 "" 학습 "" 한다 . 뉴 럴 네트워크 는 인공 뉴런 들 이 라고 불리 는 연결 된 노드 들 의 콜렉션 ( collection ) 에 기초 한다 . 각각 의 연결 은 하나 의 인공 뉴런 으로부터 다른 인공 뉴런 으로 신호 를 송신 할 수 있 다 . 신호 를 수신 하 는 인공 뉴런 은 그것 을 처리 한 후 에 ", 그것 에 연결 된 부가 적 인 인공 뉴런 들 에 시그널 링 할 수 있 다 . 뉴 럴 네트워크 의 노드 들 , 또는 하이퍼 파라미터 ( hyperparameter ) 들 의 구조 는 모델 에 의해 미리 정의 되 고 연결 들 의 파라미터 들 은 뉴 럴 네트워크 를 트레이닝 시킴 으로써 발견 된다 . 구조 및 대응 하 는 파라미터 들 은 각각 의 뉴 럴 네트워크 에 대한 트레이닝 된 모델 을 형성 한다 .