文章主要内容：

神经网络算法解决问题水平的高低，取决于刺激神经元发生连接和削弱连接的前期事件。设计者无论在设计之初还是模型能够精确工作以后，都无法获知神经元与神经元之间最终会建立起怎样的联系，这就是所谓的黑箱模型。文章主要对几种神经网络算法进行了介绍。介绍了神经元的工作机理、单个神经元的学习规则、经典的神经网络算法（连续和离散的Hopfield神经网络模型、玻尔兹曼机和限制玻尔兹曼机、BP人工神经网络、径向基神经网络BRF）以及深度学习的相关内容。

图1 玻尔兹曼机

图2 BP人工神经网络

图3 径向基神经网络BRF

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