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神经网络模型1.什么是神经网络？人工神经元网络，简称神经网络，是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统，是由大量的人工神经元按照一定的拓扑结构广泛互连形成的，并按照一定的学习规则，通过对大量样本数据的学习和训练，把网络掌握的“知识”以神经元之间的连接权值和阈值的形式存储下来，利用这些“知识”可以实现某种人脑功能的推理机。
2.神经网络的三个要素一个神经网络的特性和功能取决于三个要素：一是构成神经网络的基本单元——神经元；二是神经元之间的连接方式——神经网络的拓扑结构；三是用于神经网络学习和训练，修正神经元之间的连接权值和阈值的学习规则。
2.1神经元神经元是构成神经网络的基本单位。
在人工神经网络中，神经元常被称为“处理单元”。
有时从网络的观点出发把它称为“节点”。
人工神经元是对生物神经元的一种形式化描述，它对生物神经元的信息处理过程进行抽象，并用数学语言予以描述，对生物神经元的结构和功能进行模拟，并用模型图给以表达。
（神经元中的激发函数决定了神经元的特性）2.2神经网络的拓扑结构单个的人工神经元的功能是简单的，只有通过一定的拓扑结构将大量的人工神经元广泛连接起来，组成庞大的人工神经网络，才能实现对复杂信息的处理与存储，并表现出各种优越的特性。
根据神经元之间连接的拓扑结构上的不同，可将神经网络结构分为两大类，即层次型结构和互连型结构。
（1）层次型结构层次型结构的神经网络将神经元按功能分为若干层，一般有输入层、中间层和输出层，各层顺序连接，输入层接受外部的输入信号，并由各输入单元传递给直接相连的中间层各单元。
中间层是网络的内部处理单元层，与外部没有直接连接。
神经网络所具有的模式变换功能，如模式分类、模式完善、特征提取等，主要是在中间层进行的。
根据处理功能的不同，中间层可以有多层也可以没有。
由于中间层单元不直接与外部输入输出打交道，故常将神经网络的中间层成为隐含层。
输出层是网络输出运行结果并与显示设备或执行机构相连接的部分。
人工神经网络学习总结笔记主要侧重点：1.概念清晰2.进行必要的查询时能从书本上找到答案第一章：绪论1.1人工神经网络的概述“认识脑”和“仿脑”：人工智能科学家在了解人脑的工作机理和思维的本质的基础上，探索具有人类智慧的人工智能系统，以模拟延伸和扩展脑功能。
我认为这是人工神经网络研究的前身。
形象思维：不易被模拟人脑思维抽象推理逻辑思维：过程：信息概念最终结果特点：按串行模式人脑与计算机信息处理能力的不同点：方面类型人脑计算机记忆与联想能力可存储大量信息，对信息有筛选、回忆、巩固的联想记忆能力无回忆与联想能力，只可存取信息学习与认知能力具备该能力无该能力信息加工能力具有信息加工能力可认识事物的本质与规律仅限于二值逻辑，有形式逻辑能力，缺乏辩证逻辑能力信息综合能力可以对知识进行归纳类比和概括，是一种对信息进行逻辑加工和非逻辑加工相结合的过程缺乏该能力信息处理速度数值处理等只需串行算法就能解决的应用问题方便，计算机比人脑快，但计算机在处理文字图像、声音等类信息的能力远不如人脑1.1.2人脑与计算机信息处理机制的比较人脑与计算机处理能力的差异最根本的原因就是信息处理机制的不同，主要有四个方面方面类型人脑计算机系统结构有数百亿神经元组成的神经网络由二值逻辑门电路构成的按串行方式工作的逻辑机器信号形式模拟量（特点：具有模糊性。
离散的二进制数和二值逻辑容易被机器模拟的思维方式难以被机器模拟）和脉冲两种形式形式信息储存人脑中的信息分布存储于整个系统，所存储的信息是联想式的有限集中的串行处理机制信息处理机制高度并行的非线性信息处理系统（体现在结构上、信息存储上、信息处理的运行过程中）1.1.3人工神经网络的概念：在对人脑神经网络的基本认识的基础上，用数理方法从信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，称之为人工神经网络，是对人脑的简化、抽象以及模拟，是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。
其他定义：由非常多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统，外部输入信息之后，系统产生动态响应从而处理信息。
人工神经网络原理及其应用1.人工神经网络的概念：人工神经网络是对人脑或生物神经网络若干基本特性的抽象和模拟。
2.生物神经网络：由中枢神经系统（脑和脊髓）及周围神经系统（感觉神经、运动神经等）所构成的错综复杂的神经网络，其中最主要的是脑神经系统。
3.人工神经网络原理：因为人工神经网络是模拟人和动物的神经网络的某种结构和功能的模拟，所以要了解神经网络的工作原理，所以我们首先要了解生物神经元。
生物神经元它包括，细胞体：由细胞核、细胞质与细胞膜组成，轴突是从细胞体向外伸出的细长部分，也就是神经纤维。
轴突是神经细胞的输出端，通过它向外传出神经冲动；树突是细胞体向外伸出的许多较短的树枝状分支。
它们是细胞的输入端，接受来自其它神经元的冲动。
突触是神经元之间相互连接的地方，既是神经末梢与树突相接触的交界面。
对于从同一树突先后传入的神经冲动，以及同一时间从不同树突输入的神经冲动，神经细胞均可加以综合处理，处理的结果可使细胞膜电位升高，对于从同一树突先后传入的神经冲动，以及同一时间从不同树突输入的神经冲动，神经细胞均可加以综合处理，处理的结果可使细胞膜电位升高。
当输入的冲动减小，综合处理的结果使膜电位下降，当下降到阀值时。
细胞进入抑制状态，此时无神经冲动输出。
“兴奋”和“抑制”，神经细胞必呈其一。
人工神经网络的工作原理与生物神经网络原理类似，但却又不相同，其主要是通过建立一些数学模型，去模拟生物神经网络。
4.神经网络的结构：(1)前馈型：本层每个神经元只作用于下一层神经元的输入，不能直接作用于下下一层的神经元，且本层神经元之前不能互相租用。
(2)反馈型：即在前馈型的基础上，输出信号直接或间接地作用于输入信号。
5.神经网络的工作方式：(1)同步（并行）方式：任一时刻神经网络中所有神经元同时调整状态。
(2)异步（串行）方式：任一时刻只有一个神经元调整状态，而其它神经元的状态保持不变。
6.人工神经网络的应用：经过几十年的发展，神经网络理论在模式识别、自动控制、信号处理、辅助决策、人工智能等众多研究领域取得了广泛的成功。
关于人工神经网络的学习方法人工神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，通过对大量数据的学习和训练，使得神经网络具备处理和学习能力。
人工神经网络的学习方法包括有监督学习、无监督学习和强化学习等。
强化学习是一种通过试错与奖惩机制使神经网络学习最优策略的学习方法。
在强化学习中，神经网络通过与环境互动来生成一系列动作，然后根据环境返回的奖励信号对这些动作进行评估和优化。
通过不断试验和调整策略，神经网络能够逐渐找到最佳的行为模式。
强化学习在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域有广泛应用。
除了以上三种主要的学习方法，还有一些其他的学习方法如演化算法和深度强化学习等。
演化算法通过使用遗传算法等进化机制对神经网络的结构和连接权重进行进化和优化。
深度强化学习结合了深度学习和强化学习的思想，通过引入深度神经网络来处理大规模和复杂环境的问题。
除了选择合适的学习方法之外，还有一些其他因素对人工神经网络的学习效果有重要影响。
首先是数据的质量和数量。
更多的高质量数据能够提供更准确的信息，帮助网络更好地学习。
其次是网络的结构和参数设置。
神经网络的结构和参数设置会直接影响其学习能力和泛化能力。
最后是学习的迭代过程和收敛性。
合理的迭代次数和学习率设置可以加速学习过程并获得较好的学习效果。
总之，人工神经网络的学习是一个复杂而关键的过程。
选择适合任务的学习方法和合理设置网络参数是学习成功的关键。
同时，高质量的数据和有效的训练策略也是提高学习效果的重要因素。
随着人工神经网络的不断发展和改进，将有更多新的学习方法和技术被引入，推动神经网络在各个领域的广泛应用。
人工神经网络知识概述人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是20世纪40年代后出现的。
它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。
BP（Back Propagation）算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。
BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。
而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许多领域都有着广泛的应用前景。
人工神经元的研究起源于脑神经元学说。
19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。
人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。
大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。
神经元也和其他类型的细胞一样，包括有细胞膜、细胞质和细胞核。
但是神经细胞的形态比较特殊，具有许多突起，因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。
细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。
树突是作为引入输入信号的突起，而轴突是作为输出端的突起，它只有一个。
树突是细胞体的延伸部分，它由细胞体发出后逐渐变细，全长各部位都可与其他神经元的轴突末梢相互联系，形成所谓“突触”。
在突触处两神经元并未连通，它只是发生信息传递功能的结合部，联系界面之间间隙约为（15～50)×10米。
突触可分为兴奋性与抑制性两种类型，它相应于神经元之间耦合的极性。
每个神经元的突触数目正常，最高可达10个。
各神经元之间的连接强度和极性有所不同，并且都可调整、基于这一特性，人脑具有存储信息的功能。
