4-人工神经网络

人工神经网络1.简介人工神经网络(ANN)技术是一种信息处理范式,灵感来自于生物神经系统的方式,如大脑、处理信息。

这拍拉的DIGM关键的元素是一款新颖的结构的信息处理系统。

它是由大量的高度互连处理单元(神经元都)工作在和谐中要解决的具体问题。

像人一样,学习结合起来,通过实例说明。

一个人工神经网络被配置为某一特定的应用,如模式识别或数据分类,通过一个学习的过程。

学习在生物体系需要调整突触连接之间的神经元都存在。

结合起来,这是有据可查的。

在更多的实际统计数据的模糊神经网络的非线性建模工具。

它们能被用于模型复杂的输入-输出关系或发现模式在数据。

本文将简要介绍有关知识安和打好基础,为进一步研究。

2.人工神经网络的特点神经网络模型,拥有的卓越的能力也衍生意义是从复杂的或不精确数据，可被用于提取模式和趋势发现太过于复杂以致难以被任何人类或其它计算机技术注意到。

一个受过训练的神经网络可以被认为是一个“专家”在信息范畴内,才能来来作分析。

这位专家就可以被用来提供给测感和给定新的有兴趣环境，然后提问“假如如此”的问题。

神经网络的其他优点包括:自适应学习能力:学习如何做任务的基础上,给出了初始数据训练或经验。

自组织:一个人工神经网络可以创造自己的组织或表示它收到的信息时的学习时间。

实时操作:安计算可以对并联,和特殊的硬件设备被设计和制造,充分利用这一能力。

通过冗余信息容错编码:局部破坏网络导致相应的降解性能。

然而,一些网络能力甚至可以保留与主要网络伤害。

3.一个简单的神经元和复杂的神经元一个简单神经元一种人工神经元是一种装置与许多输入和一个输出,如图。

3-26。

神经元的有两种模式的操作:培养模式和使用模式。

在训练模式中,神经元可以训练的射击(或没有),为特定的输入方式。

在使用模式,当一个教输入模式检测到输入、输出成为其关联的输出电流。

如果输入模式不属于这教的名单输入方式、烧成规则是用来确定是否发生火灾或不是。

射击规则是在神经网络的一个重要概念。

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。

人工神经网络人工神经元网络简称神经网络，是基于日前人们对自然神经系统的认识而提出的一些神经系统的模型，一般是由一系列被称为神经元的具有某种简单计算功能的节点经过广泛连接构成的一定网络结构，而其网络连接的权值根据某种学习规则在外界输入的作用下不断调节，最后使网络具有某种期望的输出特性。

神经网络的这种可以根据输入样本学习的功能使得它非常适合于用来解决模式识别问题，这也是神经网络目前最成功的应用领域之一。

神经网络模式识别的基本方法是，首先用己知样本训练神经网络，使之对不同类别的己知样本给出所希望的不同输出，然后用该网络识别未知的样本，根据各样本所对应的网络输出情况来划分未知样本的类别。

1、样本获取这一步骤主要是为了得到一定数量的用于训练和识别的样本。

2、常规处理其作用相当于传统模式识别中的数据获取和常规处理两步的功能。

即通过对识别对象的有效观测、进行采样量化，获得一系列数据，再经过去除噪声、加强有用信息等工作获得尽量逼真的原始数据。

通过这一步骤，得到了样本的原始表达。

3、特征变换在原始样本表达的基础上，进行适当的变换，得到适合神经网络进行识别的样本的特征表达。

以上两步构成了神经网络模式识别中的预处理过程。

这一步骤与传统模式识别的特征提取选择的位置很相似，不同的是，神经网络可以对原始样本直接进行处理，因此这种变换在神经网络模式识别中不象传统模式识别的特征提取选择那样必不可少，神经网络对预处理的要求与传统模式识别对特征提取选择的要求也有所不同。

4、神经网络识别根据识别对象和研究问题的不同，选用不同的网络结构并采用适当的学习算法，用已知样本作为训练集对神经网络进行训练，使其网络连接的权值不断调整，直到网络的输出特性与期望的相符合。

训练过程结束以后，网络相当于一个固定的映射器，新的输入样木(测试样本)通过网络映射到不同的类别。

神经网络能够应用于模式识别，关键在于它具有一般数学模型所不具有的诸多优点。

1、分布存储和容错性一个信息不是存储在一个地方，而是按内容而分布在整个网络上，网络某一处不是只存储一个外部信息，而每个神经元存储多种信息的部分内容。

⼈⼯神经⽹络简单介绍本⽂主要对⼈⼯神经⽹络基础进⾏了描写叙述，主要包含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。

每⼀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样的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⽰⽽产⽣的。

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。

还有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推断能⼒。

这样的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。

⽐如特征、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。