人工神经网络三要素及其特点
人工神经网络
人工神经网络1.简介人工神经网络(ANN)技术是一种信息处理范式,灵感来自于生物神经系统的方式,如大脑、处理信息。
这拍拉的DIGM关键的元素是一款新颖的结构的信息处理系统。
它是由大量的高度互连处理单元(神经元都)工作在和谐中要解决的具体问题。
像人一样,学习结合起来,通过实例说明。
一个人工神经网络被配置为某一特定的应用,如模式识别或数据分类,通过一个学习的过程。
学习在生物体系需要调整突触连接之间的神经元都存在。
结合起来,这是有据可查的。
在更多的实际统计数据的模糊神经网络的非线性建模工具。
它们能被用于模型复杂的输入-输出关系或发现模式在数据。
本文将简要介绍有关知识安和打好基础,为进一步研究。
2.人工神经网络的特点神经网络模型,拥有的卓越的能力也衍生意义是从复杂的或不精确数据，可被用于提取模式和趋势发现太过于复杂以致难以被任何人类或其它计算机技术注意到。
一个受过训练的神经网络可以被认为是一个“专家”在信息范畴内,才能来来作分析。
这位专家就可以被用来提供给测感和给定新的有兴趣环境，然后提问“假如如此”的问题。
神经网络的其他优点包括:自适应学习能力:学习如何做任务的基础上,给出了初始数据训练或经验。
自组织:一个人工神经网络可以创造自己的组织或表示它收到的信息时的学习时间。
实时操作:安计算可以对并联,和特殊的硬件设备被设计和制造,充分利用这一能力。
通过冗余信息容错编码:局部破坏网络导致相应的降解性能。
然而,一些网络能力甚至可以保留与主要网络伤害。
3.一个简单的神经元和复杂的神经元一个简单神经元一种人工神经元是一种装置与许多输入和一个输出,如图。
3-26。
神经元的有两种模式的操作:培养模式和使用模式。
在训练模式中,神经元可以训练的射击(或没有),为特定的输入方式。
在使用模式,当一个教输入模式检测到输入、输出成为其关联的输出电流。
如果输入模式不属于这教的名单输入方式、烧成规则是用来确定是否发生火灾或不是。
射击规则是在神经网络的一个重要概念。
深度剖析人工神经网络
深度剖析人工神经网络一、引言随着传感器技术、互联网技术、半导体技术和计算机技术的快速发展，人工智能成为信息时代研究的热门话题之一。
而人工神经网络作为人工智能的一种表现形式，已经成为计算机科学、人工智能和数据科学中的一个重要领域。
本文将深度剖析人工神经网络的相关知识。
二、人工神经网络的概念与类型人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是模仿生物神经系统的工程模型，通过计算机模拟大脑神经细胞（神经元）的结构和功能来处理信息。
人工神经网络由节点（neuron）和连接（connection）组成，节点通常被称为神经元。
人工神经网络的类型可以根据其结构和学习方式进行分类。
结构上，人工神经网络可分为前馈型神经网络（Feedforward Neural Network）和反馈型神经网络（Recurrent Neural Network）两种类型。
前馈型神经网络从输入层到输出层形成一个单向传递的结构，每一层都有多个节点；而反馈型神经网络在前馈型神经网络的基础上增加了反馈层，使信息可以在神经网络中循环流动。
学习方式上，人工神经网络可分为监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）三种类型。
监督学习是指通过样本数据来训练网络模型，目标是让模型能够准确地预测未知数据；无监督学习则没有标记数据，模型需要自学习出数据的结构规律；强化学习是指模型在不断地尝试和环境交互中，通过激励机制逐步学习获得最优的适应策略。
三、人工神经网络的应用领域人工神经网络在众多领域中都有广泛的应用，例如图像识别、语音识别、自然语言处理、运动控制、故障诊断、金融风险评估等。
在图像识别领域，人工神经网络可以对图像的特征进行提取和分类，广泛应用于人脸识别、车辆检测、物体跟踪等领域。
在自然语言处理领域，人工神经网络可以用于自动回答、机器翻译、语音合成等任务，将语言数据转换为计算机可以理解的形式。
人工神经网络理论简介
人工神经网络理论简介人工神经网络是基于模仿生物大脑结构和功能而构成的一种信息处理系统。
由于人工神经网络具有复杂的动力学特性、并行处理机制、学习、联想和记忆等功能，以及它的高度自组织、自适应能力和灵活活性而受到自然科学领域学者和各行业应用专家的广泛重视[31]。
4.1 神经网络的特点神经网络实际上是由大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。
神经网络吸取了生物神经网络的许多优点，因而有其固有的特点[32]：1、分布式存储信息。
其信息的存储分布在不同的位置，神经网络是用大量神经元的连接及对各连接权值的分布来表示特定的信息，从而使网络在局部网络受损或输入信号因各种原因发生部分畸变时，仍然能够保证网络的正确输出，提高网络的容错性和鲁棒性。
2、并行协同处理信息。
神经网络中的每个神经元都可根据接收到的信息进行独立的运算和处理，并输出结果，同一层中的各个神经元的输出结果可被同时计算出来，然后传输给下一层做进一步处理，这体现了神经网络并行运算的特点，这个特点使网络具有非常强的实时性。
虽然单个神经元的结构及其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为是极其丰富多彩的。
3、良好的容错性与联想记忆功能。
神经网络通过自身的网络结构能够实现对信息的记忆。
而所记忆的信息是存储在神经元之间的权值中。
从单个权值中看不出所存储的信息内容，因而是分布式的存储方式。
这使得网络具有良好的容错性，并能进行聚类分析、特征提取、缺损模式复原等模式信息处理工作；又宜于做模式分类、模式联想等模式识别工作。
4、对信息的处理具有自组织、自学习的特点，便于联想、综合和推广。
神经网络的神经元之间的连接强度用权值大小表示，这种权值可以通过对训练样本的学习不断变化，而且随着训练样本量的增加和反复学习，这些神经元之间的连接强度会不断增加，从而提高神经元对这些样本特征的反应灵敏度。
4.2 神经网络的结构与泛化能力4.2.1 神经元模型神经元是人工神经网络的基本处理单元，它一般是一个多输入单输出的非线性元件。
人工神经网络基础文档资料
<1> 层次型神经网络
（1）前向神经网络 神经元分层排列，顺序连接。由输入层施加输入信息，通过 中间各层，加权后传递到输出层后输出。每层的神经元只接 受前一层神经元的输入，各神经元之间不存在反馈。
32
<1> 层次型神经网络
（2）层内有互联的前向神经网络 在前向神经网络中有 的在同一层中的各神经元相互有连接,通过层内神经元的 相互结合，可以实现同一层内神经元之间的横向抑制或兴 奋机制，这样可以限制每层内能同时动作的神经元数，或 者把每层内的神经元分为若干组，让每组作为一个整体来 动作。
41
<2> 神经网络的学习规则
2、纠错式学习— Delta(δ)学习规则
首先我们考虑一个简单的情况：设某神经网络的输 出层中只有一个神经元i，给该神经网络加上输入，这样 就产生了输出yi(n)，称该输出为实际输出。
对于所加上的输入，我们期望该神经网络的输出为
d(n),称为期望输出或目标输出（样本对里面包含输入和
1949年，心理学家Hebb提出神经系统的学习规则， 为神经网络的学习算法奠定了基础。现在，这个规 则被称为Hebb规则，许多人工神经网络的学习还 遵循这一规则。
3
一 人工神经网络发展
1957年，F.Rosenblatt提出“感知器”(Perceptron) 模型，第 一次把神经网络的研究从纯理论的探讨付诸工程实践，掀 起了人工神经网络研究的第一次高潮。
在互连网络模型中，任意两个神经元之间都可能有相互 连接的关系。其中，有的神经元之间是双向的，有的是单 向的。
Hopfield网络、Boltzman机网络属于这一类。
35
<2> 互联型神经网络
在无反馈的前向网络中，信号一旦通过某个神经元，过 程就结束了。而在互连网络中，信号要在神经元之间反复往 返传递，神经网络处在一种不断改变状态的动态之中。从某 个初始状态开始，经过若干次的变化，才会到达某种平衡状 态，根据神经网络的结构和神经元的特性，还有可能进入周 期振荡或其它如浑沌等平衡状态。
人工神经网络简介
特点和优越性
人工神经网络的特点和优越性主要表现在 三个方面： 第一，具有自学习功能。例如实现图像识别 时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别 的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功 能，慢慢学会识别类似的图像。 第二，具有联想存储功能。用人工神经网络 的反馈网络就可以实现这种联想。 第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一 个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利 用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络， 发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
基本特征
人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、 自适应信息处理系统，具有四个基本特征： 1、非线性：人工神经元处于激活或抑制二种不同的状 态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。 2、非局限性：一个神经网络通常由多个神经元广泛连 接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元 的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互 连接所决定。 3、非常定性：人工神经网络具有自适应、自组织、自 学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化， 而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不 断变化。 4、非凸性
分类
人工神经网络分类为以下两种: 1.依学习策略分类主要有： 监督式学习网络 无监督式学习网络 混合式学习网络 联想式学习网络 最适化学习网络 2.依网络架构分类主要有: 前向式架构 回馈式架构 强化式架构
人工神经网络简介
By 詹小青 学号：03120结构的 前馈网络，由三部分组成：输入层、输出层和 隐藏层。
人工神经网络的定义： 人工神经网络即ANNs，它是一种模仿动物神经 网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数 学模型。 它由大量的节点（或称神经元）和之间相互联 接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为 激励函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通 过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人 工神经网络的记忆。如：
神经网络简介
神经网络简介神经网络（Neural Network），又被称为人工神经网络（Artificial Neural Network），是一种模仿人类智能神经系统结构与功能的计算模型。
它由大量的人工神经元组成，通过建立神经元之间的连接关系，实现信息处理与模式识别的任务。
一、神经网络的基本结构与原理神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
其中，输入层用于接收外部信息的输入，隐藏层用于对输入信息进行处理和加工，输出层负责输出最终的结果。
神经网络的工作原理主要分为前向传播和反向传播两个过程。
在前向传播过程中，输入信号通过输入层进入神经网络，并经过一系列的加权和激活函数处理传递到输出层。
反向传播过程则是根据输出结果与实际值之间的误差，通过调整神经元之间的连接权重，不断优化网络的性能。
二、神经网络的应用领域由于神经网络在模式识别和信息处理方面具有出色的性能，它已经广泛应用于各个领域。
1. 图像识别神经网络在图像识别领域有着非常广泛的应用。
通过对图像进行训练，神经网络可以学习到图像中的特征，并能够准确地判断图像中的物体种类或者进行人脸识别等任务。
2. 自然语言处理在自然语言处理领域，神经网络可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
通过对大量语料的学习，神经网络可以识别文本中的语义和情感信息。
3. 金融预测与风险评估神经网络在金融领域有着广泛的应用。
它可以通过对历史数据的学习和分析，预测股票价格走势、评估风险等，并帮助投资者做出更科学的决策。
4. 医学诊断神经网络在医学领域的应用主要体现在医学图像分析和诊断方面。
通过对医学影像进行处理和分析，神经网络可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
5. 机器人控制在机器人领域，神经网络可以用于机器人的感知与控制。
通过将传感器数据输入到神经网络中，机器人可以通过学习和训练来感知环境并做出相应的反应和决策。
三、神经网络的优缺点虽然神经网络在多个领域中都有着广泛的应用，但它也存在一些优缺点。
人工神经网络的原理和应用
人工神经网络的原理和应用简介人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种基于生物神经网络结构和功能的计算模型，它通过模拟神经元之间的相互连接和信息传递来实现智能化的任务处理。
本文将介绍人工神经网络的原理，包括神经元、权重及激活函数的概念，并探讨其在各领域中的应用。
人工神经网络的原理人工神经网络由神经元（Neuron）、权重（Weight）和激活函数（Activation Function）三个核心组件构成。
神经元神经元是人工神经网络的基本单元，它模拟生物神经元的结构和功能。
神经元接受输入信号，通过加权求和和激活函数的运算，产生输出信号。
一个神经网络通常包含多个神经元组成的输入层、隐藏层和输出层。
权重权重表示神经元之间连接的强度，它决定了输入信号对输出信号的影响程度。
在训练过程中，神经网络通过调整权重来逐步优化模型的性能。
权重调整的方法有很多，常见的方法包括梯度下降法、反向传播算法等。
激活函数激活函数对神经元输出信号进行非线性变换，帮助神经网络学习和处理更复杂的数据。
常用的激活函数有sigmoid函数、ReLU函数等，它们可以将输入信号映射到一定的范围内，保证输出结果在合理的区间内。
人工神经网络的应用人工神经网络在各个领域中都有广泛的应用。
图像识别人工神经网络在图像识别领域中发挥重要作用。
通过训练神经网络模型，可以实现图像分类、目标检测、人脸识别等任务。
著名的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）就是应用于图像识别领域的一种特殊类型的神经网络。
自然语言处理人工神经网络在自然语言处理领域也得到了广泛应用。
通过训练神经网络模型，可以实现文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）是应用于自然语言处理的常见神经网络模型。
人工神经网络知识概述
人工神经网络知识概述人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是20世纪40年代后出现的。
它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。
BP（Back Propagation）算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。
BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。
而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许多领域都有着广泛的应用前景。
人工神经元的研究起源于脑神经元学说。
19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。
人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。
大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。
神经元也和其他类型的细胞一样，包括有细胞膜、细胞质和细胞核。
但是神经细胞的形态比较特殊，具有许多突起，因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。
细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。
树突是作为引入输入信号的突起，而轴突是作为输出端的突起，它只有一个。
树突是细胞体的延伸部分，它由细胞体发出后逐渐变细，全长各部位都可与其他神经元的轴突末梢相互联系，形成所谓“突触”。
在突触处两神经元并未连通，它只是发生信息传递功能的结合部，联系界面之间间隙约为（15～50)×10米。
突触可分为兴奋性与抑制性两种类型，它相应于神经元之间耦合的极性。
每个神经元的突触数目正常，最高可达10个。
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。
人工神经网络
x 0
i 1 i i
r
x 0
i 1 i i
r
5、算法实现
由于：
a xi i
i 1
r
1 x1 1 x2 2
假设：
xr r
X [1, x1, x2 ,
W [ , 1, 2 ,
单层感知器模型：
r y f xi i i 1
1 , if x 0 其中： f ( x) sgn( x) 1 , if x 0
xi
y
：输入数据 ：输出数据
这是一个而分类问题，我们假设输出为1的对应类别为 l1, 输出为-1的对应类别为 l 2 。
人工神经网络
王刚
1、基本概念
人工神经网络（Artifical Neural Network，ANN），是由 大量处理单元（神经元 Neurons ）广泛互连而成的网络，是 对人脑的抽象、简化和模拟，反映人脑的基本特性。
人工神经网络是由简单的处理单元所组成的大量并行分 布的处理机，这种处理机具有存储和应用经验知识的自然特 性，它与人脑的相似之处概括为两方面：
学习速率退火策略： (k )
1 k /
0
7、编程示例
语音信号识别：
f ( x) 1 1 e x
阈值函数：
分段线性函数：
Sigmoid函数：
4、单层前向网络
在众多人工神经网络模型中，最为简单的就是所谓的单 层前向网络，它是指拥有的计算节点（神经元）是“单层” 的。这里主要介绍的单层感知器和自适应线性元件模型均属 于典型单层前向网络。 感知器是神经网络用来进行模式识别的一种最简单模型， 但是由单个神经元组成的单层感知器只能用来实现线性可分 的两类模式的识别。 在信号处理领域，单个神经元也用来作为自适应线性元 件进行自适应滤波，Widrow和Hoff在1960年提出了易实现但 效 率 高 的 自 适 应 滤 波 的 LMS 算 法 （ Least Mean Square algorithm），可以称之为最小均方误差或梯度算法。
人工神经网络
人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connectionist Model）目录[隐藏]∙ 1 人工神经网络概述∙ 2 人工神经网络的特点∙ 3 人工神经网络的特点与优越性∙ 4 人工神经网络的主要研究方向∙ 5 人工神经网络的应用分析人工神经网络概述人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connectionist Model），是对人脑或自然神经网络（Natural Neural Network）若干基本特性的抽象和模拟。
人工神经网络以对大脑的生理研究成果为基础的，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能。
国际著名的神经网络研究专家，第一家神经计算机公司的创立者与领导人Hecht Nielsen给人工神经网络下的定义就是：“人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连续或断续的输入作状态相应而进行信息处理。
” 这一定义是恰当的。
人工神经网络的研究，可以追溯到1957年Rosenblatt提出的感知器模型(Perceptron) 。
它几乎与人工智能——AI（Artificial Intelligence）同时起步，但30余年来却并未取得人工智能那样巨大的成功，中间经历了一段长时间的萧条。
直到80年代，获得了关于人工神经网络切实可行的算法，以及以Von Neumann体系为依托的传统算法在知识处理方面日益显露出其力不从心后，人们才重新对人工神经网络发生了兴趣，导致神经网络的复兴。
目前在神经网络研究方法上已形成多个流派，最富有成果的研究工作包括：多层网络BP算法，Hopfield网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。
人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出来的。
它虽然反映了人脑功能的基本特征，但远不是自然神经网络的逼真描写，而只是它的某种简化抽象和模拟。
人工神经网络简介
人工神经网络简介本文主要对人工神经网络基础进行了描述，主要包括人工神经网络的概念、发展、特点、结构、模型。
本文是个科普文，来自网络资料的整理。
一、人工神经网络的概念人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。
该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的关注。
它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数（activation function）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。
网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激活函数。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。
人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合，借助数学统计工具来实现。
另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的方法，使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力，这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。
人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。
网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。
输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐单元是处在输入和输出单元之间，不能由系统外部观察的单元。
人工神经网络(网络资料)
人工神经网络1、基本特征(1)结构特征 并行处理（时间）、分布式存储（空间）与容错性(2)能力特征 自适应性（自学习和自组织）2、基本功能(1)联想记忆 自联想和异联想(2)非线性映射(3)分类与识别(4)优化计算(5)知识处理3、神经元建模：(1)每个神经元都是一个多输入单输出的信息处理单元；(2)神经元输入分兴奋性输入和抑制性输入两种类型；(3)神经元具有空间整合性和阈值特性；(4)神经元输入与输出间有固定的时滞，主要取决于突触延搁；(5)忽略时间整合作用和不应期；(6)神经元本身是非时变的，即其突触时延和突触强度均为常数。
4、人工神经元模型令)(t x i 表示t 时刻神经元j 接收的来自神经元i 的输入信息，)(t o j 表示t 时刻神经元j 的输出信息，则神经元j 的状态可表达为：})]({[)(1∑=--=ni j ij i ij j T t x w f t o τ其中，ij τ为输入输出间的突触时延，j T 为神经元j 的阈值，ij w 为神经元i 到j 的突触连接系数或称权重值，()∙f 为神经元转移函数。
取1=ij τ，则有：})]({[)1(1∑=-=+ni j i ij j T t x w f t o输入总和常称为神经元在t 时刻的净输入，用下式表示：∑=='ni i ij j t x w t t ne 1)()()(t t ne j '体现了神经元j 的空间整合性，而未考虑时间整合，当0)(>-'j j T t t ne 时，神经元才能被激活。
上式还可表示为权重向量j W 和输入向量X 的点积：X W t ne T j j ='其中j W 和X 均为列向量，定义为：T nj j j j w w w W ),,,(21 =T n x x x X ),,,(21 =如果令10-=x ，j j T w =0，则有j j w x T 00=-，因此净输入与阈值之差可表达为：∑====-'ni T j i ij j j j X W x w net T t ne 0综合以上各式，神经元模型可简化为：)()(X W f net f o T j j j ==5、神经元的转移函数(1)阈值型转移函数(M-P 模型) 处理离散信号单极性阈值型转移函数 单位阶跃函数双极性阈值型转移函数 sgn(x)(2)非线性转移函数（单极性/双极性Sigmoid 函数曲线）实数域R 到[0,1]闭集的非减性连续函数，代表了状态连续型神经元模型。
人工神经网络基本特点
⼈⼯神经⽹络基本特点①⼈⼯神经⽹络(ANN)为⼴泛连接的巨型系统。
神经科学研究表明，⼈类中枢神经的主要部分⼤脑⽪层由10[11]～10[12]个神经元组成，每个神经元共有10[1]～10[5]个突触，突触为神经元之间的结合部，决定神经元之间的连接强度与性质。
这表明⼤脑⽪层是⼀个⼴泛连接的巨型复杂系统，ANN的连接机制模仿了⼈脑的这⼀特性。
②⼈⼯神经⽹络(ANN)有其并⾏结构和并⾏处理机制。
ANN不但结构上是并⾏的，它的处理顺序也是并⾏的和同时的。
在同⼀层内处理单元都是同时操作的，即神经⽹络的计算功能分布在多个处理单元上。
③⼈⼯神经⽹络(ANN)的分布式结构使其具有和⼈脑⼀样的容错性和联想能⼒。
⼤脑具有很强的容错能⼒。
我们知道，每天都有⼤脑细胞死去，但并没有影响⼈们的记忆和思考能⼒。
这正是因为⼤脑对信息的存储是通过改变突触的功能实现的，信息存储于神经元连接强度的分布上，存储区和操作区合⼆为⼀，不同信息之间⾃然沟通，其处理也为⼤规模连续时间模式。
⽽存储知识的获得采⽤“联想”的办法。
这类似⼈类和动物的联想记忆，当⼀个神经⽹络输⼊⼀个激励时，它要在已存储的知识中寻找与输⼊匹配最好的存储知识为其解。
④⼈⼯神经⽹络(ANN)具有⾃学习、⾃组织、⾃适应能⼒。
⼤脑功能受先天因素的制约，但后天因素（如经历、学习和训练等）也起着重要作⽤。
ANN很好地模拟了⼈脑的这⼀特性。
如果最后的输出不正确，系统可以调整加到每个输⼊上去的权重以产⽣⼀个新的结果，这可以通过⼀定的训练算法来实现。
训练过程是复杂的，通过⽹络进⾏重复地输⼊数据，且每次都调整权重以改善结果，最终达到所希望的输出。
在训练过程中⽹络便得到了经验。
理论研究表明，选择合适的ANN能够实现任何连续映射，通过对样本的学习，ANN表现出分类、概括和联想的能⼒。
人工神经网络技术简介
人工神经网络技术简介人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种模拟人类神经系统的计算模型，它基于大脑神经元之间相互连接的原理，用于模拟和解决各类复杂问题。
本文将对人工神经网络技术进行简要介绍。
一、神经网络的基本原理神经网络是由大量的人工神经元组成的集合，这些神经元通过互相连接的权重来模拟神经系统中的突触传递信息。
神经网络通常分为输入层、隐藏层和输出层三个部分。
输入层接收外界输入的信号，通过隐藏层的计算和处理，最终得到输出层的结果。
神经网络的运作类似于人脑对信息的处理。
每个神经元接收到来自其他神经元传递过来的信息，并通过激活函数对这些信息进行处理后传递给下一层的神经元。
激活函数可以是简单的线性函数或者非线性函数，常用的有Sigmoid、ReLU等。
二、神经网络的应用领域1. 图像识别与处理：神经网络在计算机视觉领域有着广泛的应用，例如人脸识别、图像分类、目标检测等。
2. 自然语言处理：神经网络在文本分类、语音识别和机器翻译等方面的应用已经取得了显著的成果。
3. 金融预测：神经网络可以通过对历史数据的学习和分析，对未来的股市指数、汇率等进行预测。
4. 药物发现：神经网络可以对大量的药物分子进行模拟和筛选，提高新药研发的效率。
5. 游戏智能：神经网络可以用于训练游戏智能体，使其能够自主学习和适应不同的游戏环境。
三、神经网络的训练方法神经网络的训练是指通过已知输入和输出数据，通过调整神经元之间的连接权重，使得网络能够正确地预测输出结果。
常用的训练方法有：1. 反向传播算法：反向传播是神经网络中最常用也是最基本的训练算法。
它通过将网络的预测输出与真实输出进行比较，然后根据误差计算梯度并反馈给网络，以更新权重。
2. 遗传算法：遗传算法通过模拟生物的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，不断改进网络的性能。
3. 支持向量机：支持向量机在训练神经网络时可以作为一种辅助方法，用于优化分类问题。
人工神经网络
网络结构
❖ 单层前馈网络；多层前馈网；递归网络。
二、BP神经网络
❖ 反向传播模型也称B-P模型（back-propagation)，是一种 用于前向多层的反向传播学习算法。
❖ 学习方法:用它可以对组成前向多层网络的各人工神经元 之间的连接权值进行不断的修改，从而使该前向多层网络 能够将输入它的信息变换成所期望的输出信息。
❖ 一个神经网络是一个由简单处理单元构成的规模宏 大的并行分布式处理器。天然具有存储经验知识和 使之可用的特性。神经网络在两方面与人脑相似。
❖ 1.神经网络获取的知识是从外部环境中学习得来的 。
❖ 2.互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储 获取的知识。
❖ 用于完成学习过程的程序称为学习算法，其功能是 以有序的方式改变网络的突触权值以获得想要的设 计目标
图 常用的激发函数
优点
❖ 非线性性 ❖ 输入输出的映射 ❖ 适应性 ❖ 容错性
适于解决的问题
❖ 聚类分析，信号分类 ❖ 非线性函数拟合 ❖ 回归预测分析 ❖ 建模自变量的降维
3.人工神经网络的结构 人工神经网络中，各神经元的不同连接方
式就构成了网络的不同连接模型。常见的连接 模型有:
❖ 前向网络。 ❖ 从输入层到输出层有反馈的网络。 ❖ 层内有互联的网络。 ❖ 互联网络。
❖ 3.sim:BP神经网络预测函数 ❖ 用训练好的BP神经网络预测函数输出。
❖ y=sim(net,x); ❖ net训练好的网ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ； ❖ x：输入数据；
y: 网络预测数据
例子：基于神经网络的河道浅滩演变预测模型 。（陈一梅，2002）
以闽江竹岐至侯官河段为实例，选取上游来 流量、上游输沙量、下游水位、河床形态4个 因子作为输入因子，选择河道浅滩演变预测 所关注的浅滩断面年内最小水深和年均淤积 厚度作为模型输出因子。
人类脑神经网络基础结构分析
人类脑神经网络基础结构分析人类脑神经网络是一个复杂而神奇的系统，它由数以亿计的神经元和其连接而成。
人类脑神经网络的基础结构可以分析为三个主要组成部分：神经元、突触和脑区连接。
首先，神经元是构成人类脑神经网络的基本单位。
神经元是一种特殊的细胞，具有电学和化学特性。
每个神经元都包括细胞体、树突、轴突和轴突末梢。
细胞体是神经元的主体，其中包含细胞核和其他细胞器。
树突接收其他神经元传递过来的信息，轴突则将神经信号传递给其他神经元。
神经元之间通过突触进行沟通和交流。
接下来，突触是神经元之间传递信号的连接点。
突触分为神经元树突上的突触前端和神经元轴突上的突触后端。
突触前端通过神经递质的释放，将信号传递到突触后端。
突触的连接方式有化学突触和电化学突触两种形式。
在人类脑神经网络的结构中，不同的脑区之间通过神经元和突触进行连接和通信。
这种脑区连接形成了人类脑的大脑皮层。
大脑皮层是人脑表面的一层薄薄的灰质，包含了各种脑区。
每个脑区负责不同的功能，如运动控制、视觉、听觉、语言、记忆等。
这些脑区通过神经元和突触的连接相互作用，实现了人类感知、思维和行为的复杂过程。
人类脑神经网络的基础结构分析还包括神经网络的组织方式和其功能特性。
神经网络的组织方式可以分为分层连接和小世界网络两种形式。
分层连接模式是指神经元按照层级连接，每一层的神经元与下一层的神经元相连。
这种连接方式在大脑皮层中被广泛应用，使得信息能够有效地在不同脑区之间传递和处理。
小世界网络是指大量的长距离连接和少量的短距离连接相结合的网络模式。
这种网络连接方式在人类脑神经网络中也起到了重要的作用，使得脑区之间的信息传递更加高效。
人类脑神经网络的功能特性包括并行处理、自适应性和塑性。
神经网络具有并行处理的能力，即多个神经元可以同时处理不同的信息，使得信息处理效率更高。
同时，神经网络还具有自适应性，可以根据外界环境和经验进行调整和学习。
不仅如此，神经网络还具有塑性，即神经元之间的连接可以通过经验和学习来调整和改变，形成新的连接和强化已有的连接。
计算机科学中的人工神经网络与深度学习技术
计算机科学中的人工神经网络与深度学习技术随着计算机的日益进步，人工智能的应用也越来越广泛。
在计算机科学领域中，人工神经网络和深度学习技术是两种非常重要的技术手段。
一、人工神经网络人工神经网络是一种通过模拟人脑神经元之间相互连接和通信的方式来实现信息处理和学习的技术。
它是一种强大的非线性映射工具，可以对复杂的输入数据进行分类、识别和预测。
人工神经网络主要由三个部分组成：输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收输入信号，隐藏层对输入信号进行处理并产生相应的输出信号，输出层将隐藏层的输出转化为最终的输出结果。
其中，隐藏层可以有多层，每一层都可以对输入信号进行加工处理，从而得到复杂的输出结果。
人工神经网络通常可以分为前向反馈神经网络和递归神经网络两种类型。
前向反馈神经网络是最简单的人工神经网络，每个神经元只与下一层的神经元相连，信息只能从输入层向输出层传递。
递归神经网络则可以处理时间序列数据，它可以将当前时刻的输出作为下一个时刻的输入，从而对过去和未来的信息进行处理和预测。
二、深度学习技术深度学习技术是一种基于多层、复杂结构的人工神经网络的机器学习方法，在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域有广泛的应用。
与传统的浅层神经网络不同，深度学习技术可以拟合非常复杂的模型，从而获得更高的准确率和泛化性能。
深度学习技术的核心是深度神经网络。
与传统的浅层神经网络不同，深度神经网络拥有多个隐藏层，每个隐藏层都包含多个神经元。
这种多层结构可以充分抽象和表征输入数据的信息，使得深度神经网络可以对复杂的数据结构进行自动学习和特征提取。
深度学习技术主要包括卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习等。
卷积神经网络是一种广泛应用于图像、视频和视觉任务中的深度学习方法。
它通过对图像进行卷积和池化操作，从而对图像中的高级特征进行提取。
循环神经网络则可以处理时间序列数据，它可以记忆之前的输入状态，从而对当前时刻的输出产生影响。
而深度强化学习则是一种基于智能体和环境进行互动的机器学习方法，它可以通过试错和反馈机制来优化智能体的行为和策略。
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4.1.1人工神经网络三要素
人工神经网络是对生物神经系统的某种抽象、简化与模拟，是由许多并行互联的相同神经元模型组成。
网络的信息处理由神经元之间的相互作用来实现;知识与信息存储在处理单元相互间的物理连接上;网络的学习和识别决定于各神经元连接权系数的动态演化过程。
一个神经网络模型描述了一个网络如何将它的输入矢量转化为输出矢量的过程。
通常，神经网络模型由网络模型的神经元特性、拓补结构和学习或训练规则三个要素确定。
一、神经元特性
作为神经网络基本单元的神经元模型也有其三个基本要素:l)一组连接权;2)一个求和单元:3)一个非线性激励函数。
神经元是神经网络的基本处理单元，它一般是多输入单输出的非线性器件，其结构模型如图4一1所示。
式中j x (1,2,,)j p =⋅⋅⋅为输入信号，
kj w (1,2,,)j p =⋅⋅⋅为神经元j 到神经元k 的连接权值，1p
k kj j j u w x ==∑为线性组合结果，k θ为阈值。
ϕ为神经元激励函数，k y 为神经元的输出。
1. 激活函数 (Activation Functions)
(1) 线性激活函数
x x purelin x f ==)()(
(2) 硬限幅激活函数
⎩⎨⎧<≥==0
,00 ,1)lim()(x x x hard x f
x
（3）对称的硬限幅激活函数
⎩⎨⎧<-≥==0 ,10 ,1 )(lim )(x x x s hard x f （4）Sigmoid (S 形)激活函数 x e x sig x f λ-+==11)(log )(，0>λ 具有平滑和渐进性，并保持单调性，参数λ可控制其斜率。
)(x f 性质：⎩
⎨⎧+∞→→无穷阶光滑λ ),lim()(x hard x f
二、神经网络结构
神经网络由大量并行分布的神经元广泛互联构成。
网络的拓补结构是神经网络的一个重要特征，从连接方式看神经网络结构主要有两种。
(l)前馈型网络
前馈网络中神经元是分层排列的，每个神经元只与前一层的神经元相连。
输
入层和输出层与外界相连，其它中间层称为隐层，隐层可为一层或多层。
除了通 用的前馈网络外，还存在其变型，如前馈内层互连网络，网络在同一层内相互连 接，互相制约，从外部看还是一个前馈网络，很多自组织网络存在此种结构。
单隐层网络：常用；三、四层网络：特殊的目的；四层以上网络：罕见。
(2)反馈型网络
所有节点都是计算单元，也可接受输入，并向外界输出。
网络的任意两个神经元之间都可能存在连接，信息在各神经元之间反复传递至趋于某一稳定状态。
三、神经网络的学习方法
1、学习方式
网络的学习可以分为3种基本类型:1)网络权值的学习;2)网络节点函数的
学习;3)网络拓补结构的学习。
其中，网络权值的学习最为简单，目前大多数文
献中所谓的网络学习指的就是网络权值的学习。
下文的介绍也围绕网络权值的
学习进行。
学习的过程就是按某种预定的度量通过调节自身参数(如权值)来达到 性能改养的过程。
学习方式有三种:
(l)监督学习(有教师学习)
输入层 隐层 输出层 ……
…… ……
这种学习方式需要外界存在一个“教师”，它可对给定一组输入提供应有的
输出结果，这组己知的输入一输出数据称为训练样本集，学习系统(神经网络)根据 己知输入与实际输出之间的差值(误差信号)来调节系统参数。
（2）非监督学习(无教师学习)
非监督学习不存在外部教师，学习系统完全按照环境提供数据的某些统计规
律来调节自身参数或结构，以表示出外部输入的某种固有特性。
(3)再励学习(强化学习)
这种学习介于上述两种情况之间，外部环境对系统输出结果只给出评价信息
(奖或惩)而不给出正确答案，学习系统通过强化受奖的动作来改善自身的性能。
2、学习算法
(l)误差纠正学习
神经网络的误差信号为()()()k k k e n d n y n =-
式中()k d n 为理想输出，()k y n 为实际输出。
误差纠正学习的最终目的是使某一基于误()k e n 的目标函数达到最小，使网络中每个输出单元的实际输出在某种统计意义上逼近理想输出。
(2)Hebb 学习
两个神经元之间的连接权，正比于两个神经元的活动值，当两神经元同为激活或同为抑制时，该连接的强度应增强，反之减弱。
(3)竞争(eompetitive)学习
网络各输出单元相互竞争，原来输出单元中如有某一单元较强，它将获胜并抑制其它单元，最后只有此强者处于激活状态。
环境 学习系统 输入 环境 教师 学习系统 输入 理想输出 实际
输出
误差信号 + —
学习系统 环境 评价 输出
动作 输入 状态
4.1.2人工神经网络的特点
人工神经网络在信息处理方面与传统的计算机相比有自身的优势:
(l)并行性。
传统的计算方法是基于串行处理的思想发展起来的，计算和存储是完全独立的两个部分。
计算速度取决于存储器和运算器之间的连接通道，大大限制了它的运算能力。
而神经网络中的神经元之间存在大量的相互连接，所以信息输入之后可以很快地传递到各个神经元进行并行处理，在值传递的过程中同时完成网络的计算和存储功能，将输入输出的映射关系以神经元间连接强度(权值)的方式存储下来，其运算效率非常高。
(2)自学习、自组织性。
神经网络系统具有很强的自学习能力，系统可以在学习过程中不断地完善自己，具有创造性。
(3)联想记忆功能。
在神经网络的训练过程中，输入端给出要记忆的模式，通过学习并合理地调一节网络中的权系数，网络就能记住所有的输入信息。
在执行时，若网络的输入端输入被噪声污染的信息或是不完整、不准确的片断，经过网络的处理后，在输出端可得到恢复了的完整而准确的信息。
(4)很强的鲁棒性和容错性。
在神经网络中，信息的存储是分布在整个网络中相互连接的权值上的，这就使得它比传统计算机具有较高的抗毁性。
少数几个神经元损坏或断几处连接，只会稍许降低系统的性能，而不至于破坏整个网络系统，因而具有强的鲁棒性和容错性。