① 前饋神經網路、BP神經網路、卷積神經網路的區別與聯系
一、計算方法不同
1、前饋神經網路:一種最簡單的神經網路,各神經元分層排列。每個神經元只與前一層的神經元相連。接收前一層的輸出,並輸出給下一層.各層間沒有反饋。
2、BP神經網路:是一種按照誤差逆向傳播演算法訓練的多層前饋神經網路。
3、卷積神經網路:包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路。
二、用途不同
1、前饋神經網路:主要應用包括感知器網路、BP網路和RBF網路。
2、BP神經網路:
(1)函數逼近:用輸入向量和相應的輸出向量訓練一個網路逼近一個函數;
(2)模式識別:用一個待定的輸出向量將它與輸入向量聯系起來;
(3)分類:把輸入向量所定義的合適方式進行分類;
(4)數據壓縮:減少輸出向量維數以便於傳輸或存儲。
3、卷積神經網路:可應用於圖像識別、物體識別等計算機視覺、自然語言處理、物理學和遙感科學等領域。
聯系:
BP神經網路和卷積神經網路都屬於前饋神經網路,三者都屬於人工神經網路。因此,三者原理和結構相同。
三、作用不同
1、前饋神經網路:結構簡單,應用廣泛,能夠以任意精度逼近任意連續函數及平方可積函數.而且可以精確實現任意有限訓練樣本集。
2、BP神經網路:具有很強的非線性映射能力和柔性的網路結構。網路的中間層數、各層的神經元個數可根據具體情況任意設定,並且隨著結構的差異其性能也有所不同。
3、卷積神經網路:具有表徵學習能力,能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類。
(1)各類神經網路都有哪些作用擴展閱讀:
1、BP神經網路優劣勢
BP神經網路無論在網路理論還是在性能方面已比較成熟。其突出優點就是具有很強的非線性映射能力和柔性的網路結構。網路的中間層數、各層的神經元個數可根據具體情況任意設定,並且隨著結構的差異其性能也有所不同。但是BP神經網路也存在以下的一些主要缺陷。
①學習速度慢,即使是一個簡單的問題,一般也需要幾百次甚至上千次的學習才能收斂。
②容易陷入局部極小值。
③網路層數、神經元個數的選擇沒有相應的理論指導。
④網路推廣能力有限。
2、人工神經網路的特點和優越性,主要表現在以下三個方面
①具有自學習功能。例如實現圖像識別時,只在先把許多不同的圖像樣板和對應的應識別的結果輸入人工神經網路,網路就會通過自學習功能,慢慢學會識別類似的圖像。自學習功能對於預測有特別重要的意義。預期未來的人工神經網路計算機將為人類提供經濟預測、效益預測,其應用前途是很遠大的。
②具有聯想存儲功能。用人工神經網路的反饋網路就可以實現這種聯想。
③具有高速尋找優化解的能力。尋找一個復雜問題的優化解,往往需要很大的計算量,利用一個針對某問題而設計的反饋型人工神經網路,發揮計算機的高速運算能力,可能很快找到優化解。
② 神經網路控制的主要作用有哪些
您好
神經網路好處不是說它有什麼好的特性易於控制,而是當人們遇到傳統的控制方法控制效果的不好的非線性、不確定對象的問題,即人們面臨控制對象難以建模的時候,神經網路強大的作用就顯現出來了。主要的網路有BP,RBF,ART等神經網路,這三種網路機構原理各不相同,你用網路文庫,裡面有相應的介紹。
③ 神經網路到底有什麼作用,具體是用來干什麼的
神經網路(Artificial Neural Networks,簡寫為ANNs)也簡稱為神經網路(NNs)或稱作連接模型(Connection Model),它是一種模仿動物神經網路行為特徵,進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度,通過調整內部大量節點之間相互連接的關系,從而達到處理信息的目的。
神經網路可以用於模式識別、信號處理、知識工程、專家系統、優化組合、機器人控制等。隨著神經網路理論本身以及相關理論、相關技術的不斷發展,神經網路的應用定將更加深入。
④ 神經網路的功能!
完成某種信號處理或模式識別的功能、構作專家系統、製成機器人、復雜系統控制等等。
在機器學習和相關領域,人工神經網路(人工神經網路)的計算模型靈感來自動物的中樞神經系統(尤其是腦),並且被用於估計或可以依賴於大量的輸入和一般的未知近似函數。人工神經網路通常呈現為相互連接的「神經元」,它可以從輸入的計算值,並且能夠機器學習以及模式識別由於它們的自適應性質的系統。
人工神經網路的最大優勢是他們能夠被用作一個任意函數逼近的機制,那是從觀測到的數據「學習」。然而,使用起來也不是那麼簡單的,一個比較好理解的基本理論是必不可少的。