本文提出了一种基于人工神经网络的方法，研究高维Fokker-Planck方程的committor函数及其转移路径。通过优化神经网络权重，数值实例表明在高维问题中可获得适度精度。此外，结合重要性抽样与深度神经网络的方法提高了稀有事件的采样效率，并在计算物理和材料科学中得到了应用。