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簡單介紹數(shù)據(jù)分析行業(yè)中的六個技術(shù)（四）
2019-02-14
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在人工智能中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個十分重要的內(nèi)容，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模擬了人類的大腦。由此可見，要想學(xué)習(xí)人工智能就不得不說一說人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識，那么人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識都有哪些呢？下面我們就給大家介紹一下這些知識。


人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在機器學(xué)習(xí)和認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計算模型，用于對函數(shù)進行估計或近似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)筑理念是受到生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能的運作啟發(fā)而產(chǎn)生的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是通過一個基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計學(xué)類型的學(xué)習(xí)方法得以優(yōu)化，所以也是數(shù)學(xué)統(tǒng)計學(xué)方法的一種實際應(yīng)用，通過統(tǒng)計學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)學(xué)方法我們能夠得到大量的可以用函數(shù)來表達的局部結(jié)構(gòu)空間，另一方面在人工智能學(xué)的人工感知領(lǐng)域，我們通過數(shù)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的應(yīng)用可以來做人工感知方面的決定問題（也就是說通過統(tǒng)計學(xué)的方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠類似人一樣具有簡單的決定能力和簡單的判斷能力），這種方法比起正式的邏輯學(xué)推理演算更具有優(yōu)勢。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進行計算。大多數(shù)情況下人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能在外界信息的基礎(chǔ)上改變內(nèi)部結(jié)構(gòu)，是一種自適應(yīng)系統(tǒng)，通俗的講就是具備學(xué)習(xí)功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非程序化、適應(yīng)性、大腦風(fēng)格的信息處理，其本質(zhì)是通過網(wǎng)絡(luò)的變換和動力學(xué)行為得到一種并行分布式的信息處理功能，并在不同程度和層次上模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理功能。它是涉及神經(jīng)科學(xué)、思維科學(xué)、人工智能、計算機科學(xué)等多個領(lǐng)域的交叉學(xué)科。


和其他機器學(xué)習(xí)方法一樣，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被用于解決各種各樣的問題，例如機器視覺和語音識別。這些問題都是很難被傳統(tǒng)基于規(guī)則的編程所解決的。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)元處理單元可表示不同的對象，例如特征、字母、概念，或者一些有意義的抽象模式。網(wǎng)絡(luò)中處理單元的類型分為三類：輸入單元、輸出單元和隱單元。輸入單元接受外部世界的信號與數(shù)據(jù)；輸出單元實現(xiàn)系統(tǒng)處理結(jié)果的輸出；隱單元是處在輸入和輸出單元之間，不能由系統(tǒng)外部觀察的單元。


我們在這篇文章中給大家介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識，從上面的內(nèi)容可以看到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個十分重要的內(nèi)容，我們要重視這些內(nèi)容，希望這篇文章能夠幫助大家更好的理解人工智能。

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