神经网络即神经网络学习，是机器学习与神经网学习两个学科领域的交叉部分．
神经网络在１９８８年被Ｔ.Kohonen 定义为：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体做出的交互反应．　
neuron(神经元)模型是神经网络的基本模型．

专属单词

	神经元（neuron || unit） 阈值（threshold || bias）连接（connection）激活函数（activation function）感知机（Perceptron）阈值逻辑单元（threshold　logic unit）哑结点（dummy node）学习率（learning rate）功能神经元（functional neruron）线性可分（linearly separable）收敛（converge） 振荡（fluctuation）隐层（hidden layer）多层前馈神经网络（multi-layer feedforward neural networks）连接权（connection weight）误差逆传播|| 反向传播（error BackProagation BP）梯度下降（gradient descent）一轮（one round || one epoch）累计误差逆传播（accumulated error backproparation）试错法（trial-by-error）早停（eraly stopping）正则化（regularization）局部极小（local minmum）局部最小（global minimum）

神经模型图

M-P神经元模型