求电子信息工程的英语翻译大神帮我翻译一下这段话。

目前，神经网络的定义还不统一，根据美国神经网络专家赫克特·尼尔森的观点，神经网络的定义是:“神经网络是计算机系统中非常简单的处理单元以某种方式相互连接而形成的，系统的动态响应依赖于外部输入的信息状态来处理信息。”神经网络的来源、特点和各种综合解释，可以简单地表述为:神经网络是模仿人脑结构和功能的信息处理系统。

从神经网络的理论模型来看，可以分为两类；即与互连的分层前馈神经网络反馈神经网络，对于一个分层前馈神经网络来说，其特点是通过BP算法对样本进行适当的训练，神经网络的输入和输出的非线性映射可以逼近任意输入和输出的对应，这种经过学习实现的映射是一种自适应的判断控制功能。由于分层前馈神经网络具有“学习”和“自我训练”功能，并且能够模仿人脑的智能，所以它具有很强的识别、分类能力。因此，分层前馈神经网络广泛应用于网络通信、全局网络管理的信道均衡、信息流等自适应控制中。神经网络的特点和互连反馈是通过设计学习联想记忆内容或优化设置为最小能量函数，动态平衡过程神经网络可以实现自动快速处理优化问题，因此它可以广泛应用于网络通信领域，包括调度、分组、最优路由、信息交换和控制。一个神经网络的非线性高速互联网，也具有混沌行为，这是一个非常复杂的NP问题，会产生一系列无法预测的路径，可以设计成安全可靠的快速算法。正是由于神经网络的学习、联想映射优化功能和混沌行为的特点，可以在理论上解决宽带网络通信技术中的一些问题，在通信网络中得到了广泛的应用。

3神经网络在网络通信中的应用

摘要:根据神经网络的“自学习”功能、联想优化功能和混沌行为这三个特点，从三个方面介绍了神经网络在通信网络中的应用: