神经网络
神经网络（NeuralNetwork）
神经⽹络（NeuralNetwork）⼀、激活函数激活函数也称为响应函数，⽤于处理神经元的输出，理想的激活函数如阶跃函数，Sigmoid函数也常常作为激活函数使⽤。
在阶跃函数中，1表⽰神经元处于兴奋状态，0表⽰神经元处于抑制状态。
⼆、感知机感知机是两层神经元组成的神经⽹络，感知机的权重调整⽅式如下所⽰：按照正常思路w i+△w i是正常y的取值，w i是y'的取值，所以两者做差，增减性应当同(y-y')x i⼀致。
参数η是⼀个取值区间在(0,1)的任意数，称为学习率。
如果预测正确，感知机不发⽣变化，否则会根据错误的程度进⾏调整。
不妨这样假设⼀下，预测值不准确，说明Δw有偏差，⽆理x正负与否，w的变化应当和(y-y')x i⼀致，分情况讨论⼀下即可，x为负数，当预测值增加的时候，权值应当也增加，⽤来降低预测值，当预测值减少的时候，权值应当也减少，⽤来提⾼预测值；x为正数，当预测值增加的时候，权值应当减少，⽤来降低预测值，反之亦然。
(y-y')是出现的误差，负数对应下调，正数对应上调，乘上基数就是调整情况，因为基数的正负不影响调整情况，毕竟负数上调需要减少w的值。
感知机只有输出层神经元进⾏激活函数处理，即只拥有⼀层功能的神经元，其学习能⼒可以说是⾮常有限了。
如果对于两参数据，他们是线性可分的，那么感知机的学习过程会逐步收敛，但是对于线性不可分的问题，学习过程将会产⽣震荡，不断地左右进⾏摇摆，⽽⽆法恒定在⼀个可靠地线性准则中。
三、多层⽹络使⽤多层感知机就能够解决线性不可分的问题，输出层和输⼊层之间的成为隐层/隐含层，它和输出层⼀样都是拥有激活函数的功能神经元。
神经元之间不存在同层连接，也不存在跨层连接，这种神经⽹络结构称为多层前馈神经⽹络。
换⾔之，神经⽹络的训练重点就是链接权值和阈值当中。
四、误差逆传播算法误差逆传播算法换⾔之BP(BackPropagation)算法，BP算法不仅可以⽤于多层前馈神经⽹络，还可以⽤于其他⽅⾯，但是单单提起BP算法，训练的⾃然是多层前馈神经⽹络。
什么是神经网络
什么是神经网络古老的东西没有任何的设计思想可言，然而，随着科学和技术的发展，人类已经可以站在宇宙的设计师的角度去设计思惙，神经网络正是其中最有成效的例子。
神经网络十分广泛地应用于人工智能，它能够通过分析大量数据，产生出超过人类智能的结果。
本文旨在介绍神经网络，以便大家轻松入门并最终掌握这门学科。
一、概念介绍神经网络是一种人工模拟生物神经网络的技术。
它由许多神经元组成，从而建模和模仿人的中控脑的神经架构，从而实现复杂的计算功能。
它可以执行大量分析和计算，学习输入和输出的联系，并通过学习输出受控制。
二、神经网络应用1、大数据领域应用：神经网络是大数据分析的有力工具，可用于模仿真实生态系统中的自然过程，并以真实细节达到预期的准确性。
2、语言和视觉领域应用：语言神经网络可以准确地理解微观语言结构，从而能够精准地解析语义关系，从而完成宝贵的文本分析任务，如机器翻译、文本理解等。
视觉神经网络可以准确识别形态，并帮助自动驾驶或机器视觉检测和检测任务。
3、自然语言处理领域应用：神经网络技术可以帮助机器迅速理解非结构化的自然语言内容，增强其理解能力，从而完成大量具有挑战性的自然语言处理任务。
三、构成神经网络神经网络由三个基本元素构成：1、输入层：神经网络的输入层由输入的信号和数据节点组成，每一个节点就是一个输入信号。
2、隐藏层：隐藏层是神经网络复杂性的核心，是把输入和输出两层之间的桥梁，它可以有几个甚至数十个神经元组成，它分析输入数据和反馈信息，最终产生输出结果。
3、输出层：输出层可以是一个或几层神经元，它根据网络计算出来的结果和反馈信息，产生最终的输出结果。
什么是神经网络？
什么是神经网络？神经网络是一种模仿人脑神经系统构建的计算模型。
它由一组互相连接的神经元单元组成，这些神经元单元可以传输和处理信息。
神经网络可以通过研究和训练来理解和解决问题。
结构神经网络由多个层级组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
每个层级都由多个神经元单元组成。
输入层接收外部的数据输入，隐藏层和输出层通过连接的权重来处理和传递这些输入信息。
工作原理神经网络的工作原理主要包括两个阶段：前向传播和反向传播。
- 前向传播：输入数据通过输入层传递给隐藏层，然后进一步传递到输出层。
在传递的过程中，神经网络根据权重和激活函数计算每个神经元的输出值。
- 反向传播：通过比较神经网络的输出和期望的输出，计算误差，并根据误差调整权重和偏差。
这个过程不断重复，直到神经网络的输出接近期望结果。
应用领域神经网络在许多领域有广泛的应用，包括：- 机器研究：神经网络可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。
- 金融领域：用于预测股票价格、风险评估等。
- 医疗领域：用于疾病诊断、药物发现等。
- 自动驾驶：神经网络在自动驾驶汽车中的感知和决策中有重要作用。
优势和局限性神经网络的优势包括：- 可以研究和适应不同的数据模式和问题。
- 能够处理大量的数据和复杂的非线性关系。
- 具有并行计算的能力，可以高效处理大规模数据。
神经网络的局限性包括：- 需要调整许多参数，并且结果可能不稳定。
- 解释性较差，很难理解模型的内部工作原理。
总结神经网络是一种模仿人脑神经系统构建的计算模型，具有广泛的应用领域和一定的优势和局限性。
随着技术的不断发展，神经网络在各个领域的应用将会越来越广泛。
神经网络ppt课件
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
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2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
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2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
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2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
神经网络
1. 什么是神经网络
• 神经网络（Neural Networks,NN）是由大量的、简 单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形 成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本 特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。 • 神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自 组织、自适应和自学能力，特别适合处理需要同时 考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理 问题。 • 神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、 计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器 人学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等 有关，是一门新兴的边缘交叉学科。
概述
• BP算法的出现
非循环多级网络的训练算法 UCSD PDP小组的Rumelhart、Hinton和Williams1986年独立地给出 了BP算法清楚而简单的描述 1982年，Paker就完成了相似的工作 1974年，Werbos已提出了该方法
• BP网络主要用于： 1、函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼 近一个函数。 2、模式识别：用一个特定的输出向量将它与输入向量联系起 来。 3、分类：把输入向量 以所定义的合适方式进行分类。 4、数据压缩：减少输出向量维数以便于传输或存储。
神经网络中神经元的构造方式是和训练网络的学习算法紧 密相连的。一般来说，我们可以区分三种不同的网络结构。
①单层前馈网络 在分层网络中，神经元以层的形式 组织。在最简单的分层网络中，源节 点构成输入层，直接投射到神经元的 输出层，也就是说，这个网络是严格 的无圈的或前馈的。 如图所示，输出输入层各有4个节点， 这样的一个网络称为单层网。
3.鲁棒性和容错性。
神经网络具有信息存储的分布性，故 局部的损害会使人工神经网络的运行适 度减弱，但不会产生灾难性的错误。
第一讲神经网络基本原理ppt课件
人工神经网络基本要素
人工神经网络(简称神经网络)是由人工神经元(简称神经元)互 连组成的网络，它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、简化，是模 拟人类智能的一条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并 行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。
人工神经网络（ANN）可看成是以人工神经元为节点，用有向加权 弧连接起来的有向图。
20 世 纪 80 年 代 以 来 ， 人 工 神 经 网 络 （ ANN ， Artificial Neural Network）研究取得了突破性进展。神经网络控制是将神经网络与控制 理论相结合而发展起来的智能控制方法。它已成为智能控制的一个新的 分支，为解决复杂的非线性、不确定、未知系统的控制问题开辟了新途 径。
y 是神经元的输出。
神经元的输出 y=f(w*u+θ )
人工神经网络基本要素 —神经元
可见，神经元的实际输出还取决于所选择的作用函数f(x)。神经元的阈值 可以看作为一个输入值是常数1对应的连接权值。根据实际情况，也可以 在神经元模型中忽略它。关于作用函数的选择将在后面详细讨论。在上述 模型中，w和θ是神经元可调节的标量参数。设计者可以依据一定的学习规 则来调整它。
每个神经元的突触数目有所不同，而且各神经元之间的连接强度 和极性有所不同，并且都可调整，基于这一特性，人脑具有存储信息的 功能。图1.1 生物神经元的结构
人工神经网络基本要素 —神经元
神经生理学和神经解剖学的研究 结果表明，神经元是脑组织的基 本单元，是神经系统结构与功能 的单位。
• 大脑
Brain
在此有向图中，人工神经元就是对生物神经元的模拟，而有向弧则 是轴突—突触—树突对的模拟。有向弧的权值表示相互连接的两个人 工神经元间相互作用的强弱。
神经网络基本介绍PPT课件
神经系统的基本构造是神经元(神经细胞 )，它是处理人体内各部分之间相互信息传 递的基本单元。
每个神经元都由一个细胞体，一个连接 其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它 较短分支—树突组成。
轴突功能是将本神经元的输出信号(兴奋 )传递给别的神经元，其末端的许多神经末 梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。
将神经网络与专家系统、模糊逻辑、遗传算法 等相结合，可设计新型智能控制系统。
(4) 优化计算 在常规的控制系统中，常遇到求解约束
优化问题，神经网络为这类问题的解决提供 了有效的途径。
常规模型结构的情况下，估计模型的参数。 ② 利用神经网络的线性、非线性特性，可建立线
性、非线性系统的静态、动态、逆动态及预测 模型，实现非线性系统的建模。
(2) 神经网络控制器 神经网络作为实时控制系统的控制器，对不
确定、不确知系统及扰动进行有效的控制，使控 制系统达到所要求的动态、静态特性。 (3) 神经网络与其他算法相结合
4 新连接机制时期（1986-现在） 神经网络从理论走向应用领域，出现
了神经网络芯片和神经计算机。 神经网络主要应用领域有：模式识别
与图象处理（语音、指纹、故障检测和 图象压缩等）、控制与优化、系统辨识 、预测与管理（市场预测、风险分析） 、通信等。
神经网络原理 神经生理学和神经解剖学的研究表 明，人脑极其复杂，由一千多亿个神经 元交织在一起的网状结构构成，其中大 脑 皮 层 约 140 亿 个 神 经 元 ， 小 脑 皮 层 约 1000亿个神经元。 人脑能完成智能、思维等高级活动 ，为了能利用数学模型来模拟人脑的活 动，导致了神经网络的研究。
(2) 学习与遗忘：由于神经元结构的可塑 性，突触的传递作用可增强和减弱，因 此神经元具有学习与遗忘的功能。 决定神经网络模型性能三大要素为：
什么是神经网络
什么是神经网络神经网络是当今人工智能技术中最常见的模式，它引发了各种科学革命，无论是工程学还是商业，它在不同行业和应用中发挥着越来越大的作用。
本文将介绍神经网络在解决各种问题方面的神奇力量。
1. 什么是神经网络神经网络是一种仿照人脑的“机器学习”算法。
它是一种可以从大量示例分析和学习的计算机算法，具有自适应性，可大规模搜索。
神经网络的算法就像人类的记忆技能，可以自行学习数据并扩展知识，从而解决一些非常困难的问题，因此也被称为“深度学习”算法。
2. 神经网络如何工作神经网络通过网络层积的多层神经元结构，可以从大量输入数据中特征提取、预测和学习，这些神经元结构在建立连接的基础上，可以识别复杂的模式，从而整合起输入到输出之间的映射。
在学习过程中，神经网络根据示例数据调整其参数，在训练完毕后输入到测试集中，根据其表现度量精度，从而让人工智能系统能够有效地满足需求。
3. 神经网络的应用（1）计算机视觉：神经网络在人工智能方面应用最为广泛的是计算机视觉，它可以被用于图像识别、物体检测、图像检索等。
（2）自然语言处理：神经网络还可以用于自然语言处理，用于文本分类、问答机器人、聊天机器人等。
（3）机器学习：神经网络也是机器学习的最常见方法，可以用于大规模优化、行为预测和分类。
（4）语音识别：神经网络可以用于语音识别，可以对输入的音频信号进行分析，从而实现自动语音识别。
（5）机器人学：神经网络技术也被应用于机器人学，以控制机器人的动作和行为，可以实现在环境中自主行走。
4.结论通过以上介绍可以看出，神经网络具有极大的潜力，能够自动学习和发现规律，并能应用到各种不同的领域，迅速应对瞬息万变的人工智能环境。
什么是神经网络？
什么是神经网络？随着人工智能技术的不断发展，神经网络已成为热门的研究领域之一。
但很多人并不了解神经网络是什么，本文将详细介绍这一领域的基本概念。
一、神经网络的定义和类别神经网络，又称为人工神经网络，其定义为由大量节点（也称为神经元）互相连接组成的网络。
根据神经元之间的连接方式和模型参数的不同，神经网络被分为多种类别，例如前馈神经网络、反馈神经网络和卷积神经网络等。
其中，前馈神经网络是应用最广泛的一类，其结构为由输入层、隐藏层和输出层所构成的三层结构。
二、神经网络的工作原理神经网络的工作原理是通过大量的样本数据进行训练，不断优化神经元间的连接权重，使其能够预测未知数据的结果。
具体过程为：将输入数据通过输入层传递至隐藏层，通过各隐藏节点的权重计算产生输出值，再将输出值传递到输出层进行结果输出，最终与真实结果进行比对得出误差，根据误差值不断更新各神经元之间的权重，使神经网络逐渐提高准确率。
三、神经网络的应用领域神经网络已广泛应用于图像识别、机器学习、自然语言处理、语音识别、智能推荐等领域。
在图像识别中，卷积神经网络能够通过分层抽象特征识别出图像中物体的不同特征，从而实现识别分类；在自然语言处理中，循环神经网络可以实现对语句序列的依赖性建模，对于语言翻译和情感分析等任务有很好的应用前景。
四、神经网络的优缺点神经网络作为一种优秀的机器学习模型，其优点体现在能够处理大量高维度数据和非线性问题、能够进行自我学习和适应、较为灵活等。
但在实际应用中，也存在一些不足之处，例如神经网络训练周期长、容易出现过拟合现象、需要大量数据支持等。
五、神经网络技术的发展前景随着神经网络技术的不断发展，其应用领域也将会得到进一步拓展。
未来，神经网络将会应用于更多领域，例如智能家居、智能医疗、智能制造等，带来更多便利和效益。
总结神经网络是一种通过模拟人类神经元的方式实现信息处理和分析的技术，其应用领域十分广泛，未来有着较大发展空间。
神经网络的特性及其应用
神经网络的特性及其应用神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型。
它有着类似于人类大脑的处理方式，可以通过学习不断完善自身的能力。
神经网络被广泛应用在各个领域中，具有很好的预测和识别能力，成为了现代科技领域中的重要工具。
一、神经网络的特性（1）模仿人脑的工作原理在神经网络中，每一个节点类似于仿生神经元，具有输入和输出信号，可以将许多节点连接起来，通过这些信号在节点之间传递，完成信息处理。
这种类比于人脑的工作方式，让神经网络能够更好地模拟人类的思维活动。
（2）学习能力神经网络能够通过学习不断完善自身的能力，它通过输入一定量的数据，通过对数据的学习和处理，形成网络的连接和调节，从而达到一定的自适应和智能化。
这种学习能力的特性，使得神经网络在模式识别、图像处理、语音识别等领域有非常广泛的应用。
（3）并行性因为神经网络中有很多节点相互连接，所以它可以同时进行多个任务，具有较强的并行计算能力。
这种特性使得神经网络能够很好地应用在大规模数据处理和高性能计算领域。
二、神经网络的应用（1）图像识别神经网络在图像识别领域有着广泛的应用，例如面部识别、指纹识别、车牌识别等等。
通过对大量样本的学习，神经网络能够识别图像中的特征，进而准确地进行分类。
（2）自然语言处理神经网络在自然语言处理领域也有着广泛的应用。
例如语音识别、机器翻译、情感分析等等。
通过对语料库的学习，神经网络能够识别并处理出不同的自然语言，并给出相应的反馈。
（3）金融预测神经网络在金融行业中也有着广泛的应用。
例如股票预测、汇率预测等等。
通过对市场数据的学习，神经网络能够借助其强大的计算能力，快速而准确地预测未来的趋势。
（4）智能制造随着工业制造的不断发展，智能制造变得越来越重要，神经网络在智能制造领域应用广泛。
例如预测设备维修时间、检测制造中的缺陷等。
通过对设备传感器数据的学习，神经网络能够及时而准确地对设备进行预判，提高生产效率和产品质量。
三、存在的问题和发展趋势虽然神经网络在各个领域中有着广泛的应用，但是仍然存在一些问题。
什么是神经网络？
什么是神经网络？
神经网络是最近几年引起重视的计算机技术，也是未来发展的重要方向之一。
它以自己的独特优势赢得众多受众，从早期的生物神经科学家到IT从业者都在关注它。
今天，让我们一起来解读神经网络：
神经网络（Neural Network）对应于生物学中的神经元网络，是一种人工智能的学习模型，旨在模拟生物的神经元网络，利用大量的计算节点来处理复杂的任务，也就是运用大量数据以及人工智能算法，使机器可以自动学习，进而实现自动决策。
在神经网络中，有多个计算节点，这些节点组成一个网络，每一节点都有不同的权重和偏差，这些计算节点可以传递数据并进行处理。
神经网络的结构可以分为输入层、隐藏层和输出层。
输入层的节点用来接收外部输入的数据，隐藏层的节点会通过不同形式的处理把输入变成有效的数据，最后输出层就会输出处理结果。
随着计算机技术的发展，神经网络的应用越来越广泛，已经被广泛应用于很多方面：
- 计算机视觉：神经网络可以分析视频流中的图像，从而可以实现自动
识别，有助于更好地理解图像内容；
- 自动驾驶：神经网络可以帮助自动车辆在复杂的环境中顺利行驶；
- 机器学习：神经网络可以构建从历史数据中学习出来的模型，帮助企
业做出准确的决策；
此外，神经网络还有许多其他的应用，比如自然语言处理、机器翻译、文本挖掘等，都是极受欢迎的计算机技术。
神经网络近些年来发展得很快，从早期的深度学习以及模式识别一步
步发展到现在的再生成模型、跨模态深度学习，也成为当下热门话题。
未来，人工智能的发展将变得更加普及，其核心技术之一是神经网络，因此神经网络也将更加重要，它可以实现更智能、更可靠的机器学习
任务，这也是未来的趋势。
神经网络理论及应用
神经网络理论及应用神经网络是模拟人类大脑和神经系统工作的计算机系统。
神经网络学习数据之间的关系，从而能够识别和分类数据。
神经网络已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译等领域。
本文将对神经网络的理论与应用进行探讨。
一、神经网络的理论1.神经元模型神经元是神经网络的基本元素，它有一个或多个输入和一个输出。
神经元通常用一个函数来描述，称为激活函数。
常用的激活函数有sigmoid函数、ReLU函数等。
sigmoid函数将输入变量映射到0和1之间，ReLU函数将负输入映射为0。
2.前馈神经网络前馈神经网络是最基本的神经网络类型。
它由输入层、若干个隐藏层和输出层组成。
输入层接收输入数据，然后通过隐藏层进行处理，最终输出结果。
隐藏层可以有多个，每个隐藏层的神经元数可以不同。
前馈神经网络的训练通常采用反向传播算法。
3.卷积神经网络卷积神经网络是一种特殊的神经网络，设计用于处理具有网格结构的数据，如图像和语音。
它的主要特点是参数共享和卷积运算。
参数共享是指卷积层的每个神经元都使用相同的卷积核进行计算。
这种方法可以减少计算量和参数量，但也可能导致信息的损失。
4.循环神经网络循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络。
它通过反馈机制来处理当前时刻的输入和前一时刻的状态。
循环神经网络通常采用长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）来处理长序列数据。
二、神经网络的应用1.图像识别图像识别是神经网络最常见的应用之一。
卷积神经网络是用于图像识别的最佳工具，它能够学习特征、识别物体并将其分类。
深度学习在图像识别领域的应用已经取得了显著的成果，如GoogleNet、VGGNet、ResNet等。
2.语音识别语音识别是另一个重要的应用，它可以将语音信号转换为相应的文本或命令。
循环神经网络是一个常用的语音识别工具，它能够使用基于声音特征的声学模型，并将其与语言模型相结合，以实现更准确的语音识别。
3.自然语言处理自然语言处理是指计算机处理自然语言的能力，包括文本分类、情感分析、语言翻译等。
神经网络基础PPT课件
AlexNet
VGGNet
ResNet
DenseNet
由Yann LeCun等人提出 ，是最早的卷积神经网 络之一，用于手写数字 识别。
由Alex Krizhevsky等人 提出，获得了2012年 ImageNet图像分类竞 赛的冠军，引入了ReLU 激活函数和数据增强等 技巧。
由牛津大学Visual Geometry Group提出 ，通过反复堆叠3x3的小 型卷积核和2x2的最大池 化层，构建了深度较深 的网络结构。
内部表示。
隐藏层
通过循环连接实现信息 的持久化，捕捉序列中
的动态信息。
输出层
将隐藏层的状态转化为 具体的输出。
循环连接
将隐藏层的状态反馈到 输入层或隐藏层自身， 实现信息的循环传递。
序列建模与长短时记忆网络（LSTM）
序列建模
01
RNN通过循环连接实现对序列数据的建模，能够处理任意长度
的序列输入。
久化。
Jordan网络
与Elman网络类似，但将输出 层的状态反馈到隐藏层。
LSTM网络
长短时记忆网络，通过引入门 控机制实现对长期依赖信息的
有效处理。
GRU网络
门控循环单元网络，一种简化 的LSTM结构，具有较少的参
数和较快的训练速度。
06 深度学习框架 TensorFlow使用指南
TensorFlow安装与配置教程
非线性可分问题
不存在一条直线（或超平面）能够将两类样本完全分开的 问题。对于这类问题，需要使用非线性分类器或者核方法 等技巧进行处理。
处理非线性可分问题的方法
包括使用多项式核、高斯核等核函数将数据映射到高维空 间使其线性可分；或者使用神经网络等非线性模型对数据 进行建模和分类。
神经网络(neuralnetwork(NN))百科物理大全
神经网络（neuralnetwork(NN)）百科物理大全
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神经网络（neuralnetwork(NN)）
神经网络(neuralnetwork(NN))
是由巨量神经元相互连接成的复杂非线性系统。
它具有并行处理和分布式存储信息及其整体特性不依赖于其中个别神经元的性质，很难用单个神经元的特性去说明整个神经网络的特性。
脑是自然界中最巧妙的控制器和信息处理系统。
自1943年McCulloch和Pitts最早尝试建立神经网络模型，至今已有许多模拟脑功能的模型，但距理论模型还很远。
大致分两类：①人工神经网络，模拟生物神经系统功能，由简单神经元模型构成，以图解决工程技术问题。
如模拟脑细胞的感知功能的BP(Back-Propagation)神经网络;基于自适应共振理论的模拟自动分类识别的
ART(AdaptiveResonanceTheory)神经网络等;②现实性模型，与神经细胞尽可能一致的神经元模型构成的网络，以图阐明神经网络结构与功能的机理，从而建立脑模型和脑理论。
如基于突触和细胞膜电特性的霍泊费尔特(Hopfield)模。
为什么要使用神经网络
为什么要使用神经网络神经网络是一种模仿人类神经系统工作方式的计算机技术。
它是一种人工智能技术，可以学习和自我适应。
在今天的文章中，我们将深入探讨为什么使用神经网络。
一、神经网络的背景神经网络在上世纪50年代就已经问世，但当时因为计算机性能过于落后，加之数据的收集和处理难度大，所以没有得到广泛的推广和应用。
随着计算机技术和数据处理技术的飞速发展，现在神经网络得到了广泛的应用，尤其是在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域。
二、神经网络的优势1. 自适应性神经网络可以不断学习和适应新的数据，能够自动调整参数和算法，准确地预测结果。
与传统的算法相比，它大大提高了准确性和效率。
2. 并行计算神经网络能够同时处理多个任务，大大提高计算效率。
它是一种并行计算的模型，能够同时进行多个操作，从而大大提高计算效率和响应速度。
3. 对噪声和缺失数据的处理能力神经网络能够有效地处理数据中的噪声和缺失数据。
它可以从一些已知的数据中推断出未知的数据，能够通过学习自适应的方法来填补数据中的缺失值。
4. 鲁棒性强神经网络对于输入数据的变化和异常噪声等问题具有很好的鲁棒性。
它不会因为输入数据的小变化而导致输出结果的巨大变化，具有稳定性和可靠性。
5. 处理非线性问题能力神经网络能够处理非线性问题。
与传统的线性模型相比，神经网络可以很好地拟合非线性数据，处理复杂的问题。
三、神经网络的应用领域1. 图像识别神经网络在图像识别领域的应用非常广泛，从简单的数字识别到人脸识别、目标跟踪等，都有着卓越的表现。
它可以自动从大量的图像中学习，从而识别和分类不同的图像。
2. 自然语言处理神经网络也可以应用于自然语言处理领域，例如自动摘要、机器翻译和语音识别等。
它可以通过学习语言模式并适应新的语言模式，从而提高其在自然语言处理领域的准确性和效率。
3. 金融风险预测神经网络在金融风险预测方面也有着广泛的应用。
它可以通过学习大量的历史数据，并预测未来可能出现的风险和变化。
神经网络的基本知识点总结
神经网络的基本知识点总结一、神经元神经元是组成神经网络的最基本单元，它模拟了生物神经元的功能。
神经元接收来自其他神经元的输入信号，并进行加权求和，然后通过激活函数处理得到输出。
神经元的输入可以来自其他神经元或外部输入，它通过一个权重与输入信号相乘并求和，在加上偏置项后，经过激活函数处理得到输出。
二、神经网络结构神经网络可以分为多层，一般包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层负责接收外部输入的信息，隐藏层负责提取特征，输出层负责输出最终的结果。
每一层都由多个神经元组成，神经元之间的连接由权重表示，每个神经元都有一个对应的偏置项。
通过调整权重和偏置项，神经网络可以学习并适应不同的模式和规律。
三、神经网络训练神经网络的训练通常是指通过反向传播算法来调整网络中每个神经元的权重和偏置项，使得网络的输出尽可能接近真实值。
神经网络的训练过程可以分为前向传播和反向传播两个阶段。
在前向传播过程中，输入数据通过神经网络的每一层，并得到最终的输出。
在反向传播过程中，通过计算损失函数的梯度，然后根据梯度下降算法调整网络中的权重和偏置项，最小化损失函数。
四、常见的激活函数激活函数负责对神经元的输出进行非线性变换，常见的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU函数和Leaky ReLU函数等。
Sigmoid函数将输入限制在[0,1]之间，Tanh函数将输入限制在[-1,1]之间，ReLU函数在输入大于0时输出等于输入，小于0时输出为0，Leaky ReLU函数在输入小于0时有一个小的斜率。
选择合适的激活函数可以使神经网络更快地收敛，并且提高网络的非线性拟合能力。
五、常见的优化器优化器负责更新神经网络中每个神经元的权重和偏置项，常见的优化器有梯度下降法、随机梯度下降法、Mini-batch梯度下降法、动量法、Adam优化器等。
这些优化器通过不同的方式更新参数，以最小化损失函数并提高神经网络的性能。
六、常见的神经网络模型1、全连接神经网络（Fully Connected Neural Network）：每个神经元与下一层的每个神经元都有连接，是最基础的神经网络结构。
神经网络应用领域汇总
神经网络应用领域汇总神经网络是一种人工智能技术，通过模拟人脑中的神经元和神经网络之间的相互连接来实现智能行为。
近年来，随着互联网和计算能力的发展，神经网络开始广泛应用于各种领域。
本文将对神经网络在不同领域的应用进行汇总。
一、计算机视觉计算机视觉领域一直是神经网络应用的一个热点领域。
在图像分类、目标检测、图像分割等方面，神经网络已经达到了甚至超越了人类的水平。
常用的神经网络算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
其中，CNN在图像处理领域中表现得较为优异，已成为图像处理领域不可或缺的算法。
二、自然语言处理自然语言处理是指计算机对人类语言进行处理和理解的领域。
神经网络能够很好地解决自然语言处理领域中的问题，并在文本分类、语义分析、机器翻译等方面发挥重要作用。
常用的神经网络算法包括递归神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。
三、控制和机器人神经网络在控制和机器人领域中也有着广泛的应用。
通过神经网络控制，可以使机器人自主完成复杂的任务，如图像识别、抓取和操纵物体等。
神经网络可以通过训练来提高自主决策的精度和准确性。
四、医疗诊断神经网络在医疗领域的应用也越来越广泛。
通过对大量病例的分析，神经网络可以识别出疾病的迹象，辅助医生做出正确的诊断和治疗决策。
神经网络还可以通过训练，模拟医生的思维过程，提高医生的辅助决策能力和准确性。
总之，神经网络的应用领域非常广泛，随着技术的不断进步，未来神经网络还将在更多的领域发挥重要作用。
神经网络理论基础PPT课件
20世纪80年代，随着反向传播算法的提出，神经网络重 新受到关注。反向传播算法使得神经网络能够通过学习来 调整权重，从而提高了网络的性能。
感知机模型
1957年，心理学家Frank Rosenblatt提出了感知机模型 ，它是最早的神经网络模型之一，用于解决模式识别问题 。
深度学习的兴起
神经网络的模型
总结词
神经网络的模型是由多个神经元相互连接而成的计算模型，它能够模拟生物神经系统的 复杂行为。
详细描述
神经网络模型可以分为前馈神经网络、反馈神经网络和自组织神经网络等类型。前馈神 经网络中，信息从输入层逐层传递到输出层，每一层的输出只与下一层相连。反馈神经 网络中，信息在神经元之间来回传递，直到达到稳定状态。自组织神经网络能够根据输
入数据的特性进行自组织、自学习。
神经网络的参数
总结词
神经网络的参数是用于调整神经元之间连接强度的可训练参 数，它们在训练过程中不断优化以实现更好的性能。
详细描述
神经网络的参数包括权重和偏置等。权重用于调整输入信号 对激活函数的影响程度，偏置则用于调整激活函数的阈值。 在训练过程中，通过反向传播算法不断调整参数，使得神经 网络能够更好地学习和逼近目标函数。
作用
误差函数用于指导神经网络的训练， 通过最小化误差函数，使网络逐渐 逼近真实数据。
梯度下降法
基本思想
梯度下降法是一种优化算法，通 过不断调整神经网络的参数，使
误差函数逐渐减小。
计算方法
计算误差函数的梯度，并根据梯 度信息更新网络参数。
优化策略
采用不同的学习率或适应学习 率策略，以加快训练速度并避免
2006年，深度学习的概念被提出，神经网络的层次开始 增加，提高了对复杂数据的处理能力。
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神经网络在控制中的应用摘要通过对人工神经网络和自动控制理论自发展与现状的分析，指出神经网络在控制理论应用中解决复杂控制问题方面具有的优势和神经网络的建模与控制，以及人工神经网络用于控制问题的优势及特点，并对其发展趋势做出了展望。
关键词神经网络控制系统人工智能自动控制神经网络控制Neural net works’ Application in ControlAbstract Based on artificial neural network and automatic control theory from the analysis of the present situation and development ，Pointed out that neural network in the application of control theory to solve the complex control problem's superiority，Neural network modeling and control，And artificial neural network is used to control the advantages and features, and its development trends were discussed.Keywords neural network control system autocontrol Artifical Intelligence NNC自从美国数学家维纳在20世纪40年代创立控制论以来，自动控制理论经历了经典控制理论和现代控制理论两个重要发展阶段，在国防和工业等领域均获得了成功的应用，特别是随着计算机技术的发展，最优控制，自适应控制，预测控制等控制理论取得了很大的发展，并成功地应用在各行各业的控制中。
控制理论的基础是建立数学模型。
以此进行控制系统设计，然而面对工程实际问题和工程应用对控制要求的不断提高，基于数学模型的控制理论和方法的局限性日益明显。
无模型控制能有效提高控制系统的适应性和鲁棒性，因此，走向无模型控制是自动控制发展的另一个重要方向。
神经网络控制是一种基本上不依赖于模型的控制方法，它比较适用于那些具有不确定性或高度非线性的控制对象.并具有较强的适应和学习功能，它是智能控制的一个重要分支。
神经网络是一个当今非常热门的交叉学科．在许多方面都得到了应用。
从神经网络的基本模式看，主要有：前馈型、反馈型、自组织型及随机型神经网络。
这四种类型各自具有不同的网络模型。
在前馈网络中主要有Adali 、BP 网络及RBF网络．反馈网络主要有Hopfidd网络。
自组织网络主要有ART网和Boltzamn机。
近年由于模糊理论、小波理论及分形理论与人工神经网络的结合，形成了模糊神经网络、小波神经网络和分形神经网络[1]。
1 人工神经网络用于控制问题的优势及特点ANN以其独特的非传统表达方式和固有的学习能力。
引起了控制界的广泛关注．ANN用于复杂控制主要有以下几个方面的优势：第一，神经网络是本质的非线性系统．理论分析表明，多层前馈神经网络能够以任意精度逼近任意非线性映射，这种能力使非线性控制系统的描述有了统一的数学模型．给控制理论中面临挑战的非线性问题的解决带来了新的希望．第二，神经网络是本质的并行结构，在快速实现大量复杂的控制算法及处理实时性要求高的控制系统时极具潜力．可以预料，只要并行机制的神经计算机取得突破．目前遇到困难的航天、航空方面的许多实时控制问题，机器人的动力学实时控制问题都可迎刃而解．第三，神经网络的固有学习能力使它可以处理那些难以用模型或规则描述的过程或系统，降低了系统的不确定性，带来了适应环境变化的泛化能力．第四，神经网络具有分布式信息存储与处理结构．可以从不完善的数据和图形中进行联想．从而在已存储的信息中寻找与该输人匹配最好的存储信息为其解、这种能力使其用于控制系统中具有很强的鲁棒性和容错性．第五，神经网络具有很强的综台推理能力．能够同时融台定量与定性数据，能很好地解决输人信息之间的互补性与冗余性问题，并能恰当地协调互相矛盾的输人信息．由于神经网络这种集思广益的能力．使其在多变量、大系统与复杂系统的控制方案设计上的应用极具吸引力．神经网络主要具有以下一些特点[2]：(1)具有自适应功能。
它主要是根据所提供的数据，通过学习和训练，找出和输出之间的内在联系，从而求得问题的解答，而不是依靠对问题的先验知识和规则，因而它具有很好的适应性。
(2)具有泛化功能。
它能够处理那些未经训练过的数据，而获得相应于这些数据的合适的解答。
同样，它能够处理那些有噪声或不完全的数据，从而显示了很好的容错能力。
对于许多实际问题来说，泛化能力是非常有用的，因为现实世界所获得的数据常常受到噪声的污染或残缺不全。
(3)非线性映射功能[3]。
现实的问题常常是非常复杂的，各个因数之间相互影响，呈现出复杂的非线性关系，神经元网络为处理这些问题提供了有用的工具。
(4)高度并行处理。
神经网络的处理是高度并行的，因此用硬件实现的神经网络的处理速度可远远高于通常计算机的处理速度。
对于自动控制来说。
神经网络的吸引力主要在于以下几方面[3]：(1)能够逼近任意复杂的非线性函数关系；(2)采用并行分布式信息处理方法，适用于多信息融合，可同时综合定量和定性信息，对多输入多输出系统较为方便。
具有很强的鲁棒性和容错性；(3)厩可在线计算，也可离线计算，也可用ⅥI或光学集成系统实现或用计算机模拟，灵活性大。
一般来说，控制领域对神经网络结构简单性和实时性有较高要求，这是神经网络走向实用的关键。
2 控制中采用的神经网络结构与学习算法至今为止，已有50多种神经网络模型发表在各类文献中[4]，文献[4]对常用神经网络的学习机制进行了指标比较．神经网络之所以在建模与控制中得到广泛应用，主要在于它的学习能力．从文献分析，在控制中最常用的网络模型主要有两种：2．1 前向多层神经网络前向多层神经网络的反传学习算法(Back--Propagation，BP)是目前控制中最常用的网络结构．它的特点是结构简单，容易实现．其基本思想与传统的辨识和控制思想有相通之处，如反馈的概念，所以较易为控制工程师所接受．多层神经网络由输入层、隐含层和输出层组成．输入层、输出层对应物理系统的输入和输出，整个网络的特性取决于相邻层间神经元的联结权值以及隐层中神经元的阈值．其网络结构如图1所示．目前多数控制网络只有一个隐含层，也有文献用到了多个隐含层[5]已经证明[6]，如果BP网络的隐层节点可以根据问题的不同而做相应配置，则以Sigmoid函数为激活函数的三层网络，可以任意精度逼近任何连续映射．但是隐层、隐层节点数如何选取，至今仍无定论．根据仿真经验，认为隐节点数大于或至少等于2倍的输入节点数，基本上可得到满意的收敛要求．输入层隐含层输出层图1 BP网络的一般结构针对BP算法中局部极小、收敛速度慢等缺点，人们已提出了各种修正方法，使得BP算法更加适用于控制技术[7-9]．2．2 Hopfield网络Hopfield[1”将能量函数引入神经网络，认为网络行为是受全局能量函数支配的，提出了具有联想记忆功能的Hop—field网络模型，如图2所示，这是一种单层循环网络．图2 H opfield网络结构Hopfield循环网络的一个功能是联想记忆，即该网络记忆的机理是联想方式．一部分记忆能产生大量相关的联想t 向神经网络提供部分数据．它能取出整个事物数据信息的“记忆”．将神经网络作为联想记忆使用，实际上是通过训练过程，选择网络的一个权值矩阵，使要记忆的信息达到能量最小．3 神经网络建模与控制3．1 常见神经网络控制方案神经网络在控制中的作用可分为三类：1、用于基于模型的各种控制结构，如内模控制、模型参考自适应控制、预测控制等中充当对象的模型；2、神经网络本身用作控制器；3、在控制系统中起优化计算的作用。
a．间接自校正控制这种方案的设计思想是利用神经网络估计器的计算能力对常规控制器参数进行约束优化求解，从而实现对常规控制器的参数或结构进行调整。
网络在拓朴结构上应保证输出向量空间与控制器参数向量空间相对应。
控制输出和环境因素作为网络的输^，并考虑控制性能和控制规律以及环境约束，建立相应目标函数，然后可用类似于Hopfield 网络等来实现这一目标函数优化计算。
该方案的优点之一是可在时间常数量级内实时求得满意的参数向量，且收敛性与参数个数无关，这是神经网络并行计算的具体体现b ．前馈直接控制在该方案中，神经网络作为控制器．它的主要思想是，利用神经网络的建模能力对系统的逆动态进行建模， 使整个闭环系统的输入输出映射为恒等映射，从而实现跟踪控制。
这种方案的优点是充分利用了神经网络的建模能力，其不足之处在于在开始时鲁棒性不好，因为控制器直接依赖于神经网络的初值 。
c ．逆动态控制这种控制是把被控对象的逆动态神经网络模型作为控制器，将其串联在被控对象之前，这样，神经网络的输^就等于被控对象的输出。
通常是神经网络先离线学习被控对象的逆动态特性，然后作为前馈控制器，并且在运行中在线学习逆动态特性。
这种方案在机器人控制方面应用较多且有不少成功的例子。
该控制结构要求对象动态可逆。
由于对象的逆动态特性并不总是存在 ，而且对非线性系统可逆性的研究也很困难 ，因此这是该控制方案的一个缺点。
d ．损失函数型控制这种方案可看作是方案 b 和 c 的一种更广泛的形式，该方案通过权值学习优化定义的损失函数(O08t{unction)，损失函数是根据控制要求确定的。
虽然目前采用这种方案的文献很少．但由于损失函数可以灵活选取．因而它优于方案b 和c 。
e ．模型参考自适应控制这种控制结构与线性系统的模型参考自适应控制系统完全相同，只是被控对象的辨识模型为神经网络。
当非线性系统为仿射系统时．控制器由辨识模型就可直接获得；当其为非仿射系统，且取神经网络为控制器，控制器的训练方式与方案c 相似，只是学习的误差函数不同。
f ．神经网络前馈和常规反馈联合控制这种方案的目的是提高系统的初始鲁棒性。
因为神经网络在开始时，精度总是不够高，从而使系统初始响应不够理想。
当系统工作时的参数在线校正以使),(2e u f e ，以使控制器慢慢脱离系统。
g ．内模控制内模控制是一种很好的控制方案，它已成为非线性控制的一种重要方法，其中的状态估计器用神经元网络实现，而控制器可以采用神经元网络或常规控制器实现 ，引入滤波器的 目的是为了获得期望的鲁棒性和跟踪响应。
h ．神经网络预测控制预测控制的特征是预测模型、滚动优化和反馈校正。