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⼈⼯神经⽹络是什么⽬录⼀、⼈⼯神经⽹络⼈⼯智能的主流研究⽅法是连接主义，通过⼈⼯构建神经⽹络的⽅式模拟⼈类智能。
⼈⼯神经⽹络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来⼈⼯智能领域兴起的研究热点。
它从信息处理⾓度对⼈脑神经元⽹络进⾏抽象，建⽴某种简单模型，按不同的连接⽅式组成不同的⽹络。
⼈⼯神经⽹络借鉴了⽣物神经⽹络的思想，是超级简化版的⽣物神经⽹络。
以⼯程技术⼿段模拟⼈脑神经系统的结构和功能，通过⼤量的⾮线性并⾏处理器模拟⼈脑中众多的神经元，⽤处理器复杂的连接关系模拟⼈脑中众多神经元之间的突触⾏为。
⼆、⽣物神经⽹络⼈脑由⼤约千亿个神经细胞及亿亿个神经突触组成，这些神经细胞及其突触共同构成了庞⼤的⽣物神经⽹络每个神经元伸出的突起分为树突和轴突。
树突分⽀⽐较多，每个分⽀还可以再分⽀，长度⼀般⽐较短，作⽤是接受信号。
轴突只有⼀个，长度⼀般⽐较长，作⽤是把从树突和细胞表⾯传⼊细胞体的神经信号传出到其他神经元。
⼤脑中的神经元接受神经树突的兴奋性突触后电位和抑制性突触后电位，产⽣出沿其轴突传递的神经元的动作电位。
⽣物神经⽹络⼤概有以下特点：1. 每个神经元都是⼀个多输⼊单输出的信息处理单元，神经元输⼊分兴奋性输⼊和抑制性输⼊两种类型2. 神经细胞通过突触与其他神经细胞进⾏连接与通信，突触所接收到的信号强度超过某个阈值时，神经细胞会进⼊激活状态，并通过突触向上层神经细胞发送激活细号3. 神经元具有空间整合特性和阈值特性，较⾼层次的神经元加⼯出了较低层次不具备的“新功能”4. 神经元输⼊与输出间有固定的时滞，主要取决于突触延搁外部事物属性⼀般以光波、声波、电波等⽅式作为输⼊，刺激⼈类的⽣物传感器。
三、硅基智能与碳基智能⼈类智能建⽴在有机物基础上的碳基智能，⽽⼈⼯智能建⽴在⽆机物基础上的硅基智能。
碳基智能与硅基智能的本质区别是架构，决定了数据的传输与处理是否能够同时进⾏。
人工神经网络简介本文主要对人工神经网络基础进行了描述，主要包括人工神经网络的概念、发展、特点、结构、模型。
本文是个科普文，来自网络资料的整理。
一、人工神经网络的概念人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。
该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的关注。
它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数（activation function）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。
网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激活函数。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。
人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合，借助数学统计工具来实现。
另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的方法，使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力，这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。
人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。
网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。
输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐单元是处在输入和输出单元之间，不能由系统外部观察的单元。
神经网络简介神经网络（Neural Network），又被称为人工神经网络（Artificial Neural Network），是一种模仿人类智能神经系统结构与功能的计算模型。
它由大量的人工神经元组成，通过建立神经元之间的连接关系，实现信息处理与模式识别的任务。
一、神经网络的基本结构与原理神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
其中，输入层用于接收外部信息的输入，隐藏层用于对输入信息进行处理和加工，输出层负责输出最终的结果。
神经网络的工作原理主要分为前向传播和反向传播两个过程。
在前向传播过程中，输入信号通过输入层进入神经网络，并经过一系列的加权和激活函数处理传递到输出层。
反向传播过程则是根据输出结果与实际值之间的误差，通过调整神经元之间的连接权重，不断优化网络的性能。
二、神经网络的应用领域由于神经网络在模式识别和信息处理方面具有出色的性能，它已经广泛应用于各个领域。
1. 图像识别神经网络在图像识别领域有着非常广泛的应用。
通过对图像进行训练，神经网络可以学习到图像中的特征，并能够准确地判断图像中的物体种类或者进行人脸识别等任务。
2. 自然语言处理在自然语言处理领域，神经网络可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
通过对大量语料的学习，神经网络可以识别文本中的语义和情感信息。
3. 金融预测与风险评估神经网络在金融领域有着广泛的应用。
它可以通过对历史数据的学习和分析，预测股票价格走势、评估风险等，并帮助投资者做出更科学的决策。
4. 医学诊断神经网络在医学领域的应用主要体现在医学图像分析和诊断方面。
通过对医学影像进行处理和分析，神经网络可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
5. 机器人控制在机器人领域，神经网络可以用于机器人的感知与控制。
通过将传感器数据输入到神经网络中，机器人可以通过学习和训练来感知环境并做出相应的反应和决策。
三、神经网络的优缺点虽然神经网络在多个领域中都有着广泛的应用，但它也存在一些优缺点。
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。
什么是人工神经网络人工神经网络是一种基于机器学习的人工智能技术，它可以让计算机学习如何识别与处理复杂的数据，比如图像、音频和视频。
本文将专注介绍人工神经网络，深入讨论它的构成、工作原理以及它如今所扮演的角色。
人工神经网络是一种仿照生物神经系统的架构和功能而开发的计算机技术。
它最初的概念可以追溯到1957年，由包括Frank Rosenblatt、Marvin Minsky和John McCarthy等在内的几位科学家在系统思想和计算机科学领域开发，它实际上是受到脑神经网络结构启发而发展出来的一种技术。
人工神经网络能够以一种类似于人类“思考”的方式从大量数据中获取结果，比如分析情感、视觉识别、语音识别等。
它可以通过学习过去的经验和观察，来推断当前和未来的情况。
人工神经网络的组成主要有神经元，连接和权重。
每个神经元都有输入、激活函数和输出。
神经元是网络中不同组件的基本部分，它们可以接受、处理和转发信号，以触发期望输出。
连接则用于把不同的神经元连接起来传输信息，这些连接可以赋予不同的权值，影响输入信号的最终输出。
最后，人工神经网络的工作原理，是通过迭代输入数据，调整权重使输出更接近期望结果，并且能够通过反馈机制自我调整参数和权重，以达到期望的训练结果。
人工神经网络如今已经被许多公司和组织使用，用于处理各种任务，包括复杂的图像识别、语音识别、语言建模、自动驾驶以及计算机视觉等。
它们已经成为机器学习和自然计算中最流行的方法之一，并广泛应用于商业、政府以及军事等众多领域。
比如，人工神经网络用于语音识别，top07机器人使用神经网络解析语音，帮助用户进行语音识别；或者用于机器视觉，Google等公司使用深度学习神经网络识别图像，可以对不同的图像进行分类，有效地提升图像浏览的用户体验。
总的来说，人工神经网络是一项设计用来处理繁杂任务的数据处理技术，可以重现生物神经系统架构和功能以及学习能力。
它是一种可以从大量数据中快速获取结果的技术，如今已经得到了普遍应用，被用于各种场景中。
C语言实现的人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种受到人脑神经元启发的计算模型，用于模拟和解决复杂的计算问题。
C语言是一种高级编程语言，具有广泛的应用领域和强大的计算能力。
本文将介绍如何使用C语言来实现人工神经网络，并探讨其应用和优势。
一、人工神经网络简介人工神经网络是由大量的人工神经元组成的网络结构，其中每个神经元都与其他神经元相连。
每个神经元接收一组输入信号，并通过权重和激活函数来计算输出。
神经网络通过不断训练和调整权重，以便学习和适应输入信号的模式，最终实现对复杂问题的解决。
二、C语言实现神经网络的步骤1. 定义数据结构在C语言中，我们可以使用结构体来定义神经元和神经网络，包括神经元的输入、输出、权重等参数。
2. 初始化神经网络在使用神经网络之前，我们需要对其进行初始化。
可以随机初始化神经元的权重，并设置其他参数如学习率等。
3. 前向传播前向传播是指从输入层开始，逐层计算每个神经元的输出值，并将其传递到下一层。
通过定义激活函数，我们可以实现对神经元输出的非线性变换。
4. 反向传播反向传播是神经网络的训练过程，通过计算损失函数的导数，将误差从输出层反向传递到输入层，并根据梯度下降算法来调整权重。
5. 更新权重根据反向传播的计算结果和学习率，我们可以更新每个神经元的权重，以提高神经网络的性能和准确性。
6. 循环迭代通过多次重复执行前向传播和反向传播，直到神经网络收敛或达到预定的训练轮数。
三、C语言实现神经网络的应用1. 图像识别通过训练神经网络，可以实现对图像中物体的自动识别和分类。
利用C语言实现的神经网络可以处理大量的图像数据，并能够识别出数字、人脸、动物等特定的目标。
2. 语音识别神经网络在语音识别领域有着广泛的应用。
通过训练神经网络，可以实现对语音信号的识别和转录，将人类的语音转化为文本数据。
利用C语言实现的神经网络可以处理实时的语音数据，并能够实现语音识别的高效率和准确性。
人工神经网络简介1 人工神经网络概念、特点及其原理 (1)1.1人工神经网络的概念 (1)1.2人工神经网络的特点及用途 (2)1.3人工神经网络的基本原理 (3)2 人工神经网络的分类及其运作过程 (5)2.1 人工神经网络模式的分类 (5)2.2 人工神经网络的运作过程 (6)3 人工神经网络基本模型介绍 (6)3.1感知器 (7)3.2线性神经网络 (7)3.3BP（Back Propagation）网络 (7)3.4径向基函数网络 (8)3.5反馈性神经网络 (8)3.6竞争型神经网络 (8)1 人工神经网络概念、特点及其原理人工神经网络（Artificial Neural Networks，简记作ANN），是对人类大脑系统的一阶特征的一种描述。
简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程序来模拟，是人工智能研究的一种方法。
1.1人工神经网络的概念利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然的理想。
自从有了能够存储信息、进行数值运算和逻辑运算的电子计算机以来，其功能和性能得到了不断的发展，使机器智能的研究与开发日益受到人们的重视。
1956年J.McCart冲等人提出了人工智能的概念，从而形成了一个与神经生理科学、认知科学、数理科学、信息论与计算机科学等密切相关的交叉学科。
人工神经网络是人工智能的一部分，提出于50年代，兴起于80年代中期，近些年已经成为各领域科学家们竞相研究的热点。
人工神经网络是人脑及其活动的一个理论化的数学模型，它由大量的处理单元通过适当的方式互联构成，是一个大规模的非线性自适应系统，1998年Hecht-Nielsen曾经给人工神经网络下了如下定义：人工神经网络是一个并行、分层处理单元及称为联接的无向信号通道互连而成。
这些处理单元（PE-Processing Element）具有局部内存，并可以完成局部操作。
每个处理单元有一个单一的输出联接，这个输出可以根据需要被分支撑希望个数的许多并联联接，且这些并联联接都输出相同的信号，即相应处理单元的信号。
信号的大小不因分支的多少而变化。
处理单元的输出信号可以是任何需要的数学模型，每个处理单元中进行的操作必须是完全局部的。
也就是说，它必须仅仅依赖于经过输入联接到达处理单元的所有输入信号的当前值和储存在处理单元局部内存中的值。
该定义主要强调了四个方面的内容：并行分布处理结构；一个处理单元的输出可以被任意分支，且大小不变；输出信号可以是任意的数学模型；处理单元完全的局部操作。
这里说的处理单元就是人工神经元（AN-Artificial Neuron）1.2人工神经网络的特点及用途人工神经网络(ANN) 又称神经网络，是在现代神经科学研究成果的基础上，对生物神经系统的结构和功能进行数学抽象、简化和模仿而逐步发展起来的一种新型信息处理和计算系统。
人工神经网络具有以下4个特点:①人工神经网络是一个广泛连接的巨型复杂系统；②人工神经网络具有并行结构和并行处理机制；③人工神经网络的分布式结构使其具有和人脑一样的容错性和联想能力；处理方法相比, 人工神经网络能将分布存储的信息进行并行协同处理，是一个非线性动力学过程，因而在处理复杂的多维非线性问题方面具有十分明显的优势。
由于人工神经网络具有自学习、高容错、高度非线性描述能力等优点，现已广泛应用于经济、机器人和自动控制、军事、医疗、化学等领域, 并取得了许多成果。
自动控制领域：主要有系统建模和辨识，参数整定，极点配置，内模控制，优化设计，预测控制，最优控制，滤波与预测容错控制等。
处理组合优化问题：成功解决了旅行商问题，另外还有最大匹配问题，装箱问题和作业调度问题。
模式识别：手写字符，汽车牌照，指纹和声音识别，还可用于目标的自动识别，目标跟踪，机器人传感器图像识别及地震信号的鉴别。
图像处理：对图像进行边缘监测，图像分割，图像压缩和图像恢复。
机器人控制：对机器人轨道控制，操作机器人眼手系统，用于机械手的故障诊断及排除，智能自适应移动机器人的导航。
视觉系统。
医疗：在乳房癌细胞分析，移植次数优化，医院费用节流，医院质量改进等方面均有应用。
1.3人工神经网络的基本原理要充分了解人工神经网络，首先必须对生物神经网络有所了解。
生物神经网络是由巨量的神经细胞(Neuron)，或称神经元组成的，神经细胞的形状与一般的细胞有很大的不同，它包括：神经核(Soma):神经细胞呈核状的处理机构。
轴突(Axon):神经细胞呈轴索状的输送机构。
树突(Dentes):神经细胞呈树枝状的输出输入机构。
突触(Synapse):神经树上呈点状的连接机构。
当神经元透过突触与树突从其他神经元输入脉波讯号后，经过神经核处理，产生一个新波信号，如果脉波信号足够强并超过一定的值时，就产生一个尖的脉冲电位，称为突触后电位(Post synaptic Potential，简称PSP)。
PSP在正向增大到一定值时，神经元就产生并发放脉冲。
能产生正PSP的突触为兴奋性否则为抑制性突触。
如脉冲信号经过的是兴奋性突触，则会增加脉波信号的速如是抑制性突触，则会减少脉波讯号的速率。
因此，脉波讯号的速率同时取决入脉波讯号的速率及突触的强度。
而突触的强度可视为神经网络储存资讯的能神经网络的学习即相当于调整突触强度。
从信息加工这个角度看，在神经元所具有的各种机能中最重要的是，在突对许多输入在空间和时间上进行加权的性质，以及神经元细胞的阀值作用。
人工经网络是由许多的人工神经细胞(NeuralCell)组成，人工神经细胞又称人工元(ArtificialNeuron类神经元)或处理单元(Processing Element)，每一个处元的输出以扇状送出，成为其它许多处理单元的输入。
如下图（图1）所示，处理单输出值与输入值关系式，一般可用输入值的加权乘积和的函数来表示:人工神经元生物神经元图1式中：δi—ANN模型的总输入，也是ANN当前状态；Y i —ANN模型的输出讯号；f —ANN模型的转换函数(Transfer Function)，是一个用来将其它处理单元输入的输入值加权乘积并转换成处理单元输出值的数学公式；U i —ANN模型神经元内部状态；W ij —ANN模型的神经节强度，又称从U i到U j的连接加权值；X i—ANN模型的输入信号；θj—ANN模型的阀值；S i—ANN模型外部输入信号(在某些情况下，它可以控制神经元U i,使U i保持一定的状态。
ij—神经元编号。
2 人工神经网络的分类及其运作过程2.1 人工神经网络模式的分类人工神经网络按学习策略可分为:监督式学习网络、无监督式学习网络和联想式学习网络。
(l)监督式学习网络(Supervised Learning Network):这类网络从问题领域中取得训练范例(有输入变数值，也有输出变数)，并从范例中学习输入变数与输出变数的内在对应规则，以应用于新的案例(只有输入变数值，需推论输出变数值的应用)。
如感知机网络(Perceptron:Frank Rosenblatt,1957)、倒传播网络(Back propagation Network，BRN:P.Werbos, 1974;D.E.Rumelhant et al)、机率神经网络(Probabilistic Neural Network，PNN:D.F.specht)[9]、反传播网络(Counter ProPagation Network，CPN:R.Hecht-Nielsen)。
(2)无监督式学习网络(UnsuPervised Learning Network):从问题领域中取得训练范例(只有输入变数值)，并从中学习输入变数与输出变数的内在聚类规则，以应用于新的案例(有输入变数值，而需推论它与哪些训练范例属同一聚类的应用)。
如自组织映射图网络、自适应共振理论网络。
(3)联想式学习网络(Associate Learning Network):这类网络从问题领域中取得训练范例(状态变数值)，并从中学习范例的内在记忆规则，以应用于新的案例(具有不完整的状态变数值，而需推论其完整的状态变数值的应用)。
如Hopfield 网络(Hopfield Neural Network，HNN:J.J.Hopfield)，双向联想记忆网络、单层自联想网络。
(4)最适化应用网络(Optimization Learinng Network)：人工神经网络除了“学习”应用外，还有一类特殊应用—最适化应用:对某问题，在满足设计约束条件下，决定其设计变量的数值，使其达到设计目标最佳状态的应用。
此类应用的网络架构大多与联想式学习网络架构相似。
如Hopfield-tank网络(Hopfield-tank Neural network),退火神经网络(Annealed Neural Network)、波兹曼机(Boltzmann Machine)。
人工神经网络若按网络架构分类，又可分为：前向式架构、回馈式架构。
(1)前向式架构(Forward)为:神经元分层排列，形成输入层、隐含层、输层。
每一层只接受前一层的输出作输入，称前向式架构。
(2)回馈式架构(Feedback)为:从输出层回馈到输入层，或者层内各处理单间有连接的，或神经元不分层排列，只有一层，各神经元均可相互连接的称回馈。
2.2 人工神经网络的运作过程人工神经网络的运作过程分为两个阶段：(l)学习过程(Learning)学习过程是网络依学习演算法，从范例中学习，以调整网络加权值的过程。
分为监督式学习、无监督式学习、联想式学习。
学习演算法可以分为三类:监督式学习演算法、无监督式学习演算法、联想式学习演算法。
每个演算法基本上都是从能量函数推导得到的。
能量函数用来衡量网络的学习效果，因此，网络的学习过程实际上是使能量函数极小化的过程。
(2)回想过程(Recailing)回想过程是网络依回想演算法，以输入资料决定网络输出资料的过程。
可以分成监督式回想、无监督式回想、联想式回想。
在神经网络中发生的动力学过程有两类:快过程与慢过程。
快过程是神经网络的计算过程，它是神经网络活跃状态的模式变换过程。
神经网络在输入的影响下进入一定的状态，这种外界刺激的兴奋状态会迅速演变进入平衡状态。
这样，具有特定结构的神经网络就定义出一类模式变换。
慢过程是神经网络的学习过程，在该动力学过程中，神经元间的连接强度将根据环境信息发生缓慢的变化，并将环境信息逐步储存于神经网络中，形成永久的记忆，或称为长期记忆。
慢过程的目的是形成一个具有一定结构的自组织系统，从而把环境信息的统计规律反映到自身结构上来。
3 人工神经网络基本模型介绍神经网络起源于20世纪40年代，至今发展已半个多世纪，经过这几十年的发展，神经网络已有即使中模型，下面最神经网络模型作一个简单的介绍：3.1感知器感知器（Perceptron）是最早提出的一种神经网络模型，是一个具有单层神经元的网络。
