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　　ABB框架式接口模块DAI04 DLM02促销中心介绍，神经网络也可以从案例中提取领域知识，它们提取的领域知识并非以表征的方式描述，例如规则或者决策树，而且它们可以同时应对连续数据和离散数据。它们也具有与模糊专家系统类似的不错的归纳能力。神经网络是大脑的计算机模型，神经网络模型通常假设计算过程可以使用多个简单的被称为神经元的单元所描述，神经元可以相互连接并行作业。

　　最常见的神经网络是多层感知器，它是一种前馈网络：所有信号以一种方向传输，从输入到输出。前馈网络能够在输入空间和输出空间进行静态映射：在某一时刻的输出仅与这一时刻的输入构成函数关系。周期型网络中，某些神经元的输出反馈会同一个神经元或者反馈回之前层级的神经元，可以认为具有动态内存：这种网络在某一时刻的输出受当前输入和之前输入和输出的影响。

　　不显性表述的“知识”通过对神经网络进行训练而内置于神经网络内。某些神经网络能够使用预先定义的特定输入模式进行训练，进而产生预期的输出模式。实际输出和预期输出之间的差异用来对神经元之间连接的强度和权值进行修正。这种方法被称为监督训练。在多层感知器中，监督训练的反向传播算法通常用来传播来自于输出神经元的误差，然后计算出隐含层神经元的修正权值。

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