人類的頭腦約由1011個神經元所組成，所有的訊息就在神經元與神經元間靠著軸突及樹突的發送與接收來傳遞。在這樣的一個過程中，所接收進來的各種訊息被分類或辨認，進而形成了人類的認知與思維。現在我們利用數學的計算來模擬神經元的運作，進而模擬神經網路的傳送，以期達到分類或辨認。類神經網路的特點為學習，學習的目的是要調整神經腱的大小，即調整加權係數，我們要探討各種就是學習法則。的類神經網路的模型及其加權係數的調整公式，也本書著重於利用類神經網路的方法於圖形辨識與最佳化問題之解決，因此將先介紹傳統的識別方法，再介紹類神經網路的各種理論及模型。本書提供基本的例子讓讀者容易了解，容易進入類神經網路的領域，在探討的多個模型中，均有自己提出的見解。
