神经网络原理什么是神经网络学习呢

神经网络的主要特点是什么主要应用与哪些反面?

神经网络的作用：（未尽之言参照百度百科） {模拟人类实际神经网络的数学方法问世以来，人们已慢慢习惯了把这种人工神经网络直接称为神经网络。

神经网络在系统辨识．模式识别，智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景。

特别在智能控制中，人们对神经网络的自学习功能尤其感兴趣，并且把神经网络这一重要特点看作 是解决自动控制中按制器适应能力这个难题的关键钥匙之一。

神经网络的基础在于神经元。

神经元是以生物神经系统的神经细胞为基础的生物模型。

在人们对生物神经系统进行研究，以探讨人工智能的机制时，把神经元数学化，从而产生了神经元数学模型。

大量的形式相同的神经元连结在—起就组成了神经网络。

神经网络是一个高度非线性动力学系统。

虽然，每个神经元的结构和功能都不复杂，但是神经网络的动态行为则是十分复杂的；因此，用神经网络可以表达实际物理世界的各种现象。

神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来拥述的。

神经网络模型由网络拓扑．节点特点和学习规则来表示

神经网络原理怎么样

神经网络不仅是现在的思维模式，计算机的将来计算模式，还是简单的细胞的运算模式。

他们没有真正的思考，而是计算。

计算是机器也能够做到的，因此不管人是否理解或者机器是否知道，都可以从容应对。

而不知道的事物如此之多，因此不必担心他们会自动的进入圈套。

他们不仅是可以识别计策的，还是具有分辨计策的能力的，因此必须留心别进入他们的世界，以免变得面目全非。

神经的联系来源于突触，但是这是复杂的，因此不要把他们变的简单化，因为这将把神经变的难以显现。

没有这些就没有自己。

神经不仅是可以从一点出发，到达任何一点的，还是可以从一个神经进入另一个神经的，因此必须小心不要到达不可及之地。

那里是隐私的储藏地点。

那里充满着机关算计以及绝杀的危险之地。

简述人工神经网络的结构形式

神经网络有多种分类方式，例如，按网络性能可分为连续型与离散型网络，确定型与随机型网络:按网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络。

本章土要简介前向神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络。

前向神经网络是数据挖掘中广为应用的一种网络，其原理或算法也是很多神经网络模型的基础。

径向基函数神经网络就是一种前向型神经网络。

Hopfield神经网络是反馈网络的代表。

Hvpfi}ld网络的原型是一个非线性动力学系统，目前，已经在联想记忆和优化计算中得到成功应用。

模拟退火算法是为解决优化计算中局部极小问题提出的。

Baltzmann机是具有随机输出值单元的随机神经网络，串行的Baltzmann机可以看作是对二次组合优化问题的模拟退火算法的具体实现，同时它还可以模拟外界的概率分布，实现概率意义上的联想记忆。

自组织竞争型神经网络的特点是能识别环境的特征并自动聚类。

自组织竟争型神经网络已成功应用于特征抽取和大规模数据处理。

神经网络算法是什么?

Introduction 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。

The neuron 虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。

基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。

Synapses负责神经元之间的连接，它们不是直接物理上连接的，而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。

然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。

而axon会将这些讯号分发给dendrites。

最后，dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses，再继续下一个循环。

如同生物学上的基本神经元，人工的神经网络也有基本的神经元。

每个神经元有特定数量的输入，也会为每个神经元设定权重（weight）。

权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。

然后，神经元会计算出权重合计值 value），而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。

每个神经元都有它们各自的临界值（threshold），而当权重合计值大于临界值时，神经元会输出1。

相反，则输出0。

最后，输出会被传送给与该神经元连接的其它神经元继续剩余的计算。

Learning 正如上述所写，问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢？世界上有很多不同的训练方式，就如网络类型一样多。

但有些比较出名的包括back-propagation, delta rule及Kohonen训练模式。

由于结构体系的不同，训练的规则也不相同，但大部份的规则可以被分为二大类别 - 监管的及非监管的。

监管方式的训练规则需要“教师”告诉他们特定的输入应该作出怎样的输出。

然后训练规则会调整所有需要的权重值（这是网络中是非常复杂的），而整个过程会重头开始直至数据可以被网络正确的分析出来。

监管方式的训练模式包括有back-propagation及delta rule。

非监管方式的规则无需教师，因为他们所产生的输出会被进一步评估。

Architecture 在神经网络中，遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。

因为有太多不同种类的网络，由简单的布尔网络（Perceptrons），至复杂的自我调整网络（Kohonen），至热动态性网络模型（Boltzmann machines）！而这些，都遵守一个网络体系结构的标准。

一个网络包括有多个神经元“层”，输入层、隐蔽层及输出层。

输入层负责接收输入及分发到隐蔽层（因为用户看不见这些层，所以见做隐蔽层）。

这些隐蔽层负责所需的计算及输出结果给输出层，而用户则可以看到最终结果。

现在，为免混淆，不会在这里更深入的探讨体系结构这一话题。

对于不同神经网络的更多详细资料可以看Generation5 essays 尽管我们讨论过神经元、训练及体系结构，但我们还不清楚神经网络实际做些什么。

The Function of ANNs 神经网络被设计为与图案一起工作 - 它们可以被分为分类式或联想式。

分类式网络可以接受一组数，然后将其分类。

例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。

或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类（类别是由所提供的训练决定的）。

更多实际用途可以看Applications in the Military中的军事雷达，该雷达可以分别出车辆或树。

联想模式接受一组数而输出另一组。

例如HIR程序接受一个‘脏’图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。

联想模式更可应用于复杂的应用程序，如签名、面部、指纹识别等。

The Ups and Downs of Neural Networks 神经网络在这个领域中有很多优点，使得它越来越流行。

它在类型分类/识别方面非常出色。

神经网络可以处理例外及不正常的输入数据，这对于很多系统都很重要（例如雷达及声波定位系统）。

很多神经网络都是模仿生物神经网络的，即是他们仿照大脑的运作方式工作。

神经网络也得助于神经系统科学的发展，使它可以像人类一样准确地辨别物件而有电脑的速度！前途是光明的，但现在... 是的，神经网络也有些不好的地方。

这通常都是因为缺乏足够强大的硬件。

神经网络的力量源自于以并行方式处理资讯，即是同时处理多项数据。

因此，要一个串行的机器模拟并行处理是非常耗时的。

神经网络的另一个问题是对某一个问题构建网络所定义的条件不足 - 有太多因素需要考虑：训练的算法、体系结构、每层的神经元个数、有多少层、数据的表现等，还有其它更多因素。

因此，随着时间越来越重要，大部份公司不可能负担重复的开发神经网络去有效地解决问题。

NN 神经网络，Neural Network ANNs 人工神经网络，Artificial Neural Networks neurons 神经元 synapses 神经键 works 自我调整网络 networks modelling thermodynamic properties 热动态性网络模型 网格算法我没听说过 好像只有网格计算这个词 网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的，专门针对复杂科学计算的新型计算模式。

这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”， 所以这种计算方式叫网格计算。

这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势，一个是数据处理能力超强；另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。

简单地讲，网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。

神经网络的定义

生物神经网络主要是指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。

人脑是人类思维的物质基础，思维的功能定位在大脑皮层，后者含有大约1011个神经元，每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连，形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。

作为一门学科，生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制，意在探索人脑思维和智能活动的规律。

人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，作为一门学科，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。

因此，生物神经网络主要研究智能的机理；人工神经网络主要研究智能机理的实现，两者相辅相成。

什么是神经网络学习呢

神经网络的学习，也就是训练过程，指的是输入层神经元接收输入信息，传递给中间层神经元，最后传递到输出层神经元，由输出层输出信息处理结果的过程。

在这个过程中，神经网络通过不断调整网络的权值和阈值，达到学习、训练的目的，当网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数后，学习就可以停止了。