神经网络原理神经网络预测原理!

神经网络原理  时间:2021-06-07  阅读:()

神经网络的工作原理

“人脑是如何工作的?” “人类能否制作模拟人脑的人工神经元?” 多少年以来,人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图认识并解答上述问题。

在寻找上述问题答案的研究过程中,逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域,称之为“神经网络”。

神经网络的研究涉及众多学科领域,这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。

不同领域的科学家又从各自学科的兴趣与特色出发,提出不同的问题,从不同的角度进行研究。

人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习,然后才能工作。

现以人工神经网络对于写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明,规定当“A”输入网络时,应该输出“1”,而当输入为“B”时,输出为“0”。

所以网络学习的准则应该是:如果网络作出错误的判决,则通过网络的学习,应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。

首先,给网络的各连接权值赋予(0,1)区间内的随机值,将“A”所对应的图象模式输入给网络,网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算,得到网络的输出。

在此情况下,网络输出为“1”和“0”的概率各为50%,也就是说是完全随机的。

这时如果输出为“1”(结果正确),则使连接权值增大,以便使网络再次遇到“A”模式输入时,仍然能作出正确的判断。

普通计算机的功能取决于程序中给出的知识和能力。

显然,对于智能活动要通过总结编制程序将十分困难。

人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。

在学习或训练过程中改变突触权重值,以适应周围环境的要求。

同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。

人工神经网络是一个具有学习能力的系统,可以发展知识,以致超过设计者原有的知识水平。

通常,它的学习训练方式可分为两种,一种是有监督或称有导师的学习,这时利用给定的样本标准进行分类或模仿;另一种是无监督学习或称无为导师学习,这时,只规定学习方式或某些规则,则具体的学习内容随系统所处环境 (即输入信号情况)而异,系统可以自动发现环境特征和规律性,具有更近似人脑的功能。

神经网络就像是一个爱学习的孩子,您教她的知识她是不会忘记而且会学以致用的。

我们把学习集(Learning Set)中的每个输入加到神经网络中,并告诉神经网络输出应该是什么分类。

在全部学习集都运行完成之后,神经网络就根据这些例子总结出她自己的想法,到底她是怎么归纳的就是一个黑盒了。

之后我们就可以把测试集(Testing Set)中的测试例子用神经网络来分别作测试,如果测试通过(比如80%或90%的正确率),那么神经网络就构建成功了。

我们之后就可以用这个神经网络来判断事务的分类了。

神经网络是通过对人脑的基本单元——神经元的建模和联接,探索模拟人脑神经系统功能的模型,并研制一种具有学习、联想、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统。

神经网络的一个重要特性是它能够从环境中学习,并把学习的结果分布存储于网络的突触连接中。

神经网络的学习是一个过程,在其所处环境的激励下,相继给网络输入一些样本模式,并按照一定的规则(学习算法)调整网络各层的权值矩阵,待网络各层权值都收敛到一定值,学习过程结束。

然后我们就可以用生成的神经网络来对真实数据做分类。

人工神经网络早期的研究工作应追溯至20世纪40年代。

下面以时间顺序,以著名的人物或某一方面突出的研究成果为线索,简要介绍

什么是图神经网络?

图说的是计算机拓扑里面的图 就是那个有边和节点,有向图,无向图的那个。

以这种数据结构为输入并进行处理的神经网络就是图神经网络了,结构会不太一样,但是大同小异了。

什么叫神经网络?

神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。

很多人听过这个词,但很少人真正明白它是什么。

本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。

“神经网络”这个词实际是来自于生物学,而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络(ANNs)”。

在本文,我会同时使用这两个互换的术语。

一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞(组成我们大脑的微小细胞)所组成,它们以不同方式连接而型成网络。

人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。

在这里有一个难题:我们对生物学上的神经网络知道的不多!因此,不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同,我们所知道的只是神经元基本的结构

神经网络的内容简介

神经网络是智能控制技术的主要分支之一。

本书的主要内容有:神经网络的概念,神经网络的分类与学习方法,前向神经网络模型及其算法,改进的BP网络及其控制、辨识建模,基于遗传算法的神经网络,基于模糊理论的神经网络,RBF网络及其在混沌背景下对微弱信号的测量与控制,反馈网络,Hopfield网络及其在字符识别中的应用,支持向量机及其故障诊断,小波神经网络及其在控制与辨识中的应用。

本书内容全面,重点突出,以讲明基本概念和方法为主,尽量减少繁琐的数学推导,并给出一些结合工程应用的例题。

本书附有光盘,其中包括结合各章节内容所开发的30多个源程序,可直接在MATLAB界面下运行,此外,还包括用Authorware和Flash软件制作的动画课件。

本书既可作为自动化和电气自动化专业及相关专业的研究生教材,也可供机电类工程技术人员选用,还可作为有兴趣的读者自学与应用的参考书。

BP神经网络原理

BP神经网络原理:利用输出后的误差来估计输出层前一层的误差,再用这层误差来估计更前一层误差,如此获取所有各层误差估计。

这里的误差估计可以理解为某种偏导数,我们就是根据这种偏导数来调整各层的连接权值,再用调整后的连接权值重新计算输出误差。

直到输出的误差达到符合的要求或者迭代次数溢出设定值。

神经网络预测原理!

Back Propagation BP (Back Propagation)神经网络,即误差反传误差反向传抄播算法的学习过程,由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。

输入层各神经元负责袭接收来自外界的输入信息,并传递给中间层各神经元;中间层是内部信息处理层,负责信息变换,根据信息变化2113能力的需求,中间层(隐含层)可以设计为单隐层5261或者多隐层结构;最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息,4102经进一步处理后,完成一次学习的正向1653传播处理过程,由输出层向外界输出信息处理结果。

神经网络很多种,BP神经网络最常用。

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