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人工智能中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-05-15
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人工智能涉及到了很多的知識和技術(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)在人工智能是一個十分重要的技術(shù)。不過不少人對此都應(yīng)該比較疑惑，下面小編就來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，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(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，可以提高容錯性和存儲容量。

（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，非線性動力系統(tǒng)本身也在不斷變化。經(jīng)常采用迭代過程描寫動力系統(tǒng)的演化過程。

（3）非凸性就是一個系統(tǒng)的演化方向，在一定條件下將取決于某個特定的狀態(tài)函數(shù)。非凸性是指這種函數(shù)有多個極值，故系統(tǒng)具有多個較穩(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）非局限性就是一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由多個神經(jīng)元廣泛連接而成。一個系統(tǒng)的整體行為不僅取決于單個神經(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)、自組織和實時學(xué)習(xí)的特點。認(rèn)識和了解到這些內(nèi)容，可以對我們的知識架構(gòu)建立更加完整的機(jī)器學(xué)習(xí)體系。

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