① 深度學習中什麼是人工神經網路
人工神經網路(Artificial Neural Network,即ANN )是從信息處理角度對人腦神經元網路進行抽象,是20世紀80年代以來人工智慧領域興起的研究熱點,其本質是一種運算模型,由大量的節點(或稱神經元)之間相互聯接構成,在模式識別、智能機器人、自動控制、生物、醫學、經濟等領域已成功地解決了許多現代計算機難以解決的實際問題,表現出了良好的智能特性。
人工神經網路是由大量處理單元互聯組成的非線性、自適應信息處理系統,它是在現代 神經科學研究成果的基礎上提出的,試圖通過模擬大腦神經網路處理、記憶信息的方式進行信息處理。人工神經網路具有四個基本特徵:
(1)非線性– 非線性關系是自然界的普遍特性,人工神經元處於激活或抑制二種不同的狀態,這種行為在數學上表現為一種非線性
人工神經網路
由系統外部觀察的單元。神經元間的連接權值反映了單元間的連接強度,信息的表示和處理體現在網路處理單元的連接關系中。
總結:人工神經網路是一種非程序化、 適應性、大腦風格的信息處理 ,其本質是通過網路的變換和動力學行為得到一種並行分布式的信息處理功能,並在不同程度和層次上模仿人腦神經系統的信息處理功能。
② 什麼叫神經網路
南搞小孩給出基本的概念: 一.一些基本常識和原理 [什麼叫神經網路?] 人的思維有邏輯性和直觀性兩種不同的基本方式。邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程;它先將信息化成概念,並用符號表示,然後,根據符號運算按串列模式進行邏輯推理;這一過程可以寫成串列的指令,讓計算機執行。然而,直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來,結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。 人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統,其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單,功能有限,但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。 [人工神經網路的工作原理] 人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習,然後才能工作。現以人工神經網路對手寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明,規定當「A」輸入網路時,應該輸出「1」,而當輸入為「B」時,輸出為「0」。 所以網路學習的准則應該是:如果網路作出錯誤的的判決,則通過網路的學習,應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先,給網路的各連接權值賦予(0,1)區間內的隨機值,將「A」所對應的圖象模式輸入給網路,網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算,得到網路的輸出。在此情況下,網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%,也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確),則使連接權值增大,以便使網路再次遇到「A」模式輸入時,仍然能作出正確的判斷。 如果輸出為「0」(即結果錯誤),則把網路連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整,其目的在於使網路下次再遇到「A」模式輸入時,減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整,當給網路輪番輸入若干個手寫字母「A」、「B」後,經過網路按以上學習方法進行若干次學習後,網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功,它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連接權值上。當網路再次遇到其中任何一個模式時,能夠作出迅速、准確的判斷和識別。一般說來,網路中所含的神經元個數越多,則它能記憶、識別的模式也就越多。 南搞小孩一個小程序: 關於一個神經網路模擬程序的下載 人工神經網路實驗系統(BP網路) V1.0 Beta 作者:沈琦 http://emuch.net/html/200506/de24132.html 作者關於此程序的說明: 從輸出結果可以看到,前3條"學習"指令,使"輸出"神經元收斂到了值 0.515974。而後3條"學習"指令,其收斂到了值0.520051。再看看處理4和11的指令結果 P *Out1: 0.520051看到了嗎? "大腦"識別出了4和11是屬於第二類的!怎麼樣?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神經網路"已經形成了!你可以自己任意的設"模式"讓這個"大腦"學習分辯哦!只要樣本數據量充分(可含有誤差的樣本),如果能夠在out數據上收斂地話,那它就能分辨地很准哦!有時不是絕對精確,因為它具有"模糊處理"的特性.看Process輸出的值接近哪個Learning的值就是"大腦"作出的"模糊性"判別! 南搞小孩神經網路研究社區: 人工神經網路論壇 http://www.youngfan.com/forum/index.php http://www.youngfan.com/nn/index.html(舊版,楓舞推薦) 國際神經網路學會(INNS)(英文) http://www.inns.org/ 歐洲神經網路學會(ENNS)(英文) http://www.snn.kun.nl/enns/ 亞太神經網路學會(APNNA)(英文) http://www.cse.cuhk.e.hk/~apnna 日本神經網路學會(JNNS)(日文) http://www.jnns.org 國際電氣工程師協會神經網路分會 http://www.ieee-nns.org/ 研學論壇神經網路 http://bbs.matwav.com/post/page?bid=8&sty=1&age=0 人工智慧研究者俱樂部 http://www.souwu.com/ 2nsoft人工神經網路中文站 http://211.156.161.210:8888/2nsoft/index.jsp =南搞小孩推薦部分書籍: 人工神經網路技術入門講稿(PDF) http://www.youngfan.com/nn/ann.pdf 神經網路FAQ(英文) http://www.youngfan.com/nn/FAQ/FAQ.html 數字神經網路系統(電子圖書) http://www.youngfan.com/nn/nnbook/director.htm 神經網路導論(英文) http://www.shef.ac.uk/psychology/gurney/notes/contents.html =南搞小孩還找到一份很有參考價值的講座 <前向網路的敏感性研究> http://www.youngfan.com/nn/mgx.ppt 是Powerpoint文件,比較大,如果網速不夠最好用滑鼠右鍵下載另存. 南搞小孩添言:很久之前,楓舞夢想智能機器人從自己手中誕生,SO在學專業的時候也有往這方面發展...考研的時候亦是朝著人工智慧的方向發展..但是很不幸的是楓舞考研失敗...SO 只好放棄這個美好的願望,為生活奔波.希望你能夠成為一個好的智能計算機工程師..楓舞已經努力的在給你提供條件資源哦~~
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 神經網路到底能幹什麼
神經網路利用現有的數據找出輸入與輸出之間得權值關系(近似),然後利用這樣的權值關系進行模擬,例如輸入一組數據模擬出輸出結果,當然你的輸入要和訓練時採用的數據集在一個范疇之內。例如預報天氣:溫度 濕度 氣壓等作為輸入 天氣情況作為輸出利用歷史得輸入輸出關系訓練出神經網路,然後利用這樣的神經網路輸入今天的溫度 濕度 氣壓等 得出即將得天氣情況當然這樣的例子不夠精確,但是神經網路得典型應用了。希望採納!
⑤ 神經網路是什麼
神經網路是一種以人腦為模型的機器學習,簡單地說就是創造一個人工神經網路,通過一種演算法允許計算機通過合並新的數據來學習。
神經網路簡單說就是通過一種演算法允許計算機通過合並新的數據來學習!