人工神经网络和信号处理

人工神经网络和信号处理之间的区别

人工神经网络 vs. 信号处理

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），简称神经网络（Neural Network，NN）或類神經網絡，在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动物的中樞神經系統，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统，通俗的講就是具備學習功能。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。典型的神经网络具有以下三个部分：. 在计算机科学、药物分析、电子学等学科中，信号处理（signal processing）是指对信号表示、变换、运算等进行处理的过程。信号处理可以用于沟通人类之间，或人与机器之间的联系；用以探测我们周围的环境，并揭示出那些不易观察到的状态和构造细节，以及用来控制和利用能源与信息．例如，我们可能希望分开两个或多个多少有些混在一起的信号，或者想增强信号模型中的某些成分或参数。几十年来，信号处理在诸如语音与資料通訊、生物医学工程、声学、声呐、雷达、地震、石油勘探、仪器仪表、机器人、日用电子产品以及其它很多的这样一些广泛的领域内起着关键的作用。.

之间人工神经网络和信号处理相似

人工神经网络和信号处理有（在联盟百科）0共同点。

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什么人工神经网络和信号处理的共同点。
什么是人工神经网络和信号处理之间的相似性