
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及應(yīng)用
1. 什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征,進(jìn)行分布式并行信息處理的算法。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度,通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系,從而達(dá)到處理信息的目的。
2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)
構(gòu)成:大量簡(jiǎn)單的基礎(chǔ)元件——神經(jīng)元相互連接
工作原理:模擬生物的神經(jīng)處理信息的方式
功能:進(jìn)行信息的并行處理和非線性轉(zhuǎn)化
特點(diǎn):比較輕松地實(shí)現(xiàn)非線性映射過程,具有大規(guī)模的計(jì)算能力
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì):
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)就是利用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言模擬人類大腦做決定的過程。
3. 生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)
4. 神經(jīng)元結(jié)構(gòu)模型
xj為輸入信號(hào),θi為閾值,wij表示與神經(jīng)元連接的權(quán)值,yi表示輸出值
判斷xjwij是否大于閾值θi
5. 什么是閾值?
臨界值。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿大腦的神經(jīng)元,當(dāng)外界刺激達(dá)到一定的閾值時(shí),神經(jīng)元才會(huì)受刺激,影響下一個(gè)神經(jīng)元。
6. 幾種代表性的網(wǎng)絡(luò)模型
單層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——線性網(wǎng)絡(luò)
階躍網(wǎng)絡(luò)
多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(反推學(xué)習(xí)規(guī)則即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))
Elman網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、雙向聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)、自組織競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)等等
7. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能干什么?
運(yùn)用這些網(wǎng)絡(luò)模型可實(shí)現(xiàn)函數(shù)逼近、數(shù)據(jù)聚類、模式分類、優(yōu)化計(jì)算等功能。因此,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于人工智能、自動(dòng)控制、機(jī)器人、統(tǒng)計(jì)學(xué)等領(lǐng)域的信息處理中。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用很廣,但是在具體的使用過程中到底應(yīng)當(dāng)選擇哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較合適是值得考慮的。這就需要我們對(duì)各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有一個(gè)較全面的認(rèn)識(shí)。
8. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用
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