
人工智能涉及到了很多的知識(shí)和技術(shù),這應(yīng)該是大家都認(rèn)同的。人工智能也算是仿生學(xué)的一種,就是模仿人類的大腦,其中就涉及到一個(gè)很重要的概念,就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能是一個(gè)十分重要的技術(shù)。不過(guò)不少人對(duì)此都應(yīng)該比較疑惑,下面小編就來(lái)給大家好好普及一下人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容。
1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿動(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數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度,通過(guò)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。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量處理單元互聯(lián)組成的非線性、自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)。它是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提出的,試圖通過(guò)模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理、記憶信息的方式進(jìn)行信息處理。
2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特征是什么?
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有四個(gè)基本特征就是非線性、非局限性、非常定性、非凸性。
(1)非線性關(guān)系是自然界的普遍特性。大腦的智慧就是一種非線性現(xiàn)象。人工神經(jīng)元處于激活或抑制二種不同的狀態(tài),這種行為在數(shù)學(xué)上表現(xiàn)為一種非線性關(guān)系。具有閾值的神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)具有更好的性能,可以提高容錯(cuò)性和存儲(chǔ)容量。
(2)非常定性就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不但處理的信息可以有各種變化,而且在處理信息的同時(shí),非線性動(dòng)力系統(tǒng)本身也在不斷變化。經(jīng)常采用迭代過(guò)程描寫動(dòng)力系統(tǒng)的演化過(guò)程。
(3)非凸性就是一個(gè)系統(tǒng)的演化方向,在一定條件下將取決于某個(gè)特定的狀態(tài)函數(shù)。非凸性是指這種函數(shù)有多個(gè)極值,故系統(tǒng)具有多個(gè)較穩(wěn)定的平衡態(tài),這將導(dǎo)致系統(tǒng)演化的多樣性。這四種特性讓人工智能更加豐富。
(4)非局限性就是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由多個(gè)神經(jīng)元廣泛連接而成。一個(gè)系統(tǒng)的整體行為不僅取決于單個(gè)神經(jīng)元的特征,而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過(guò)單元之間的大量連接模擬大腦的非局限性。
在人工智能中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用的是并行分布式系統(tǒng),同時(shí)也采用了與傳統(tǒng)人工智能和信息處理技術(shù)完全不同的機(jī)理,并且具有自適應(yīng)、自組織和實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)的特點(diǎn)。認(rèn)識(shí)和了解到這些內(nèi)容,可以對(duì)我們的知識(shí)架構(gòu)建立更加完整的機(jī)器學(xué)習(xí)體系。
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