神经网络算法是什么?
神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。
“神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络（ANNs）”。在本文，我会同时使用这两个互换的术语。
一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞（组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。在这里有一个难题：我们对生物学上的神经网络知道的不多！因此，不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同，我们所知道的只是神经元基本的结构。
搜索引擎中的神经算法:
把搜索引擎的算法比譬人的大脑，大脑中有大约50到500种不同得神经元，由N多的因素构成一张神经网络系统，也就是搜索引擎的算法组成。风采依扬以为在搜索引擎神经网络系统中，由N多个关键字相关性的网站/页面组成一张搜索引擎神经算法，每一个神经元占神经网络系统中的比例不一样。当然最近一些搜索引擎加入了用户行为算法，而用户行为算法也会被纳入神经算法中的。
神经算法的原理：
基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。Synapses负责神经元之间的连接，它们不是直接物理上连接的，而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。而axon会将这些讯号分发给dendrites。最后，dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses，再继续下一个循环。 不断的从各个神经元挖掘数据，组成各个分类及编码，由各个分类入编码构成搜索引擎神经算法的一些大体组成要素，最后将分析结果形成一个神经指纹，当用户搜索时将调用搜索引擎的神经指纹，由神经指坟显示出搜索结果。