人工神經網路是什麼

❶ 什麼是人工神經網路

人工神經網路就是，人工智慧模擬人體內的神經系統的工作原理和工作結構進行模擬的一套人工系統網路快速有效的傳遞信息

❷ 人工神經網路的定義，詳細說明

人工神經網路（Artificial Neural Networks, ANN），一種模範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。人工神經網路具有自學習和自適應的能力，可以通過預先提供的一批相互對應的輸入－輸出數據，分析掌握兩者之間潛在的規律，最終根據這些規律，用新的輸入數據來推算輸出結果，這種學習分析的過程被稱為「訓練」。（引自《環球科學》2007年第一期《神經語言：老鼠胡須下的秘密》）

概念

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。大腦的智慧就是一種非線性現象。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關系。具有閾值的神經元構成的網路具有更好的性能，可以提高容錯性和存儲容量。

（2）非局限性 一個神經網路通常由多個神經元廣泛連接而成。一個系統的整體行為不僅取決於單個神經元的特徵，而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過單元之間的大量連接模擬大腦的非局限性。聯想記憶是非局限性的典型例子。

（3）非常定性 人工神經網路具有自適應、自組織、自學習能力。神經網路不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時，非線性動力系統本身也在不斷變化。經常採用迭代過程描寫動力系統的演化過程。

（4）非凸性 一個系統的演化方向，在一定條件下將取決於某個特定的狀態函數。例如能量函數，它的極值相應於系統比較穩定的狀態。非凸性是指這種函數有多個極值，故系統具有多個較穩定的平衡態，這將導致系統演化的多樣性。

人工神經網路中，神經元處理單元可表示不同的對象，例如特徵、字母、概念，或者一些有意義的抽象模式。網路中處理單元的類型分為三類：輸入單元、輸出單元和隱單元。輸入單元接受外部世界的信號與數據；輸出單元實現系統處理結果的輸出；隱單元是處在輸入和輸出單元之間，不能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。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。它是涉及神經科學、思維科學、人工智慧、計算機科學等多個領域的交叉學科。
人工神經網路是並行分布式系統，採用了與傳統人工智慧和信息處理技術完全不同的機理，克服了傳統的基於邏輯符號的人工智慧在處理直覺、非結構化信息方面的缺陷，具有自適應、自組織和實時學習的特點。

歷史沿革

1943年，心理學家W.S.McCulloch和數理邏輯學家W.Pitts建立了神經網路和數學模型，稱為MP模型。他們通過MP模型提出了神經元的形式化數學描述和網路結構方法，證明了單個神經元能執行邏輯功能，從而開創了人工神經網路研究的時代。1949年，心理學家提出了突觸聯系強度可變的設想。60年代，人工神經網路的到了進一步發展，更完善的神經網路模型被提出，其中包括感知器和自適應線性元件等。M.Minsky等仔細分析了以感知器為代表的神經網路系統的功能及局限後，於1969年出版了《Perceptron》一書，指出感知器不能解決高階謂詞問題。他們的論點極大地影響了神經網路的研究，加之當時串列計算機和人工智慧所取得的成就，掩蓋了發展新型計算機和人工智慧新途徑的必要性和迫切性，使人工神經網路的研究處於低潮。在此期間，一些人工神經網路的研究者仍然致力於這一研究，提出了適應諧振理論（ART網）、自組織映射、認知機網路，同時進行了神經網路數學理論的研究。以上研究為神經網路的研究和發展奠定了基礎。1982年，美國加州工學院物理學家J.J.Hopfield提出了Hopfield神經網格模型，引入了「計算能量」概念，給出了網路穩定性判斷。 1984年，他又提出了連續時間Hopfield神經網路模型，為神經計算機的研究做了開拓性的工作，開創了神經網路用於聯想記憶和優化計算的新途徑，有力地推動了神經網路的研究，1985年，又有學者提出了波耳茲曼模型，在學習中採用統計熱力學模擬退火技術，保證整個系統趨於全局穩定點。1986年進行認知微觀結構地研究，提出了並行分布處理的理論。人工神經網路的研究受到了各個發達國家的重視，美國國會通過決議將1990年1月5日開始的十年定為「腦的十年」，國際研究組織號召它的成員國將「腦的十年」變為全球行為。在日本的「真實世界計算（RWC）」項目中，人工智慧的研究成了一個重要的組成部分。

基本內容

人工神經網路模型主要考慮網路連接的拓撲結構、神經元的特徵、學習規則等。目前，已有近40種神經網路模型，其中有反傳網路、感知器、自組織映射、Hopfield網路、波耳茲曼機、適應諧振理論等。根據連接的拓撲結構，神經網路模型可以分為：

（1）前向網路 網路中各個神經元接受前一級的輸入，並輸出到下一級，網路中沒有反饋，可以用一個有向無環路圖表示。這種網路實現信號從輸入空間到輸出空間的變換，它的信息處理能力來自於簡單非線性函數的多次復合。網路結構簡單，易於實現。反傳網路是一種典型的前向網路。

（2）反饋網路 網路內神經元間有反饋，可以用一個無向的完備圖表示。這種神經網路的信息處理是狀態的變換，可以用動力學系統理論處理。系統的穩定性與聯想記憶功能有密切關系。Hopfield網路、波耳茲曼機均屬於這種類型。

學習是神經網路研究的一個重要內容，它的適應性是通過學習實現的。根據環境的變化，對權值進行調整，改善系統的行為。由Hebb提出的Hebb學習規則為神經網路的學習演算法奠定了基礎。Hebb規則認為學習過程最終發生在神經元之間的突觸部位，突觸的聯系強度隨著突觸前後神經元的活動而變化。在此基礎上，人們提出了各種學習規則和演算法，以適應不同網路模型的需要。有效的學習演算法，使得神經網路能夠通過連接權值的調整，構造客觀世界的內在表示，形成具有特色的信息處理方法，信息存儲和處理體現在網路的連接中。
根據學習環境不同，神經網路的學習方式可分為監督學習和非監督學習。在監督學習中，將訓練樣本的數據加到網路輸入端，同時將相應的期望輸出與網路輸出相比較，得到誤差信號，以此控制權值連接強度的調整，經多次訓練後收斂到一個確定的權值。當樣本情況發生變化時，經學習可以修改權值以適應新的環境。使用監督學習的神經網路模型有反傳網路、感知器等。非監督學習時，事先不給定標准樣本，直接將網路置於環境之中，學習階段與工作階段成為一體。此時，學習規律的變化服從連接權值的演變方程。非監督學習最簡單的例子是Hebb學習規則。競爭學習規則是一個更復雜的非監督學習的例子，它是根據已建立的聚類進行權值調整。自組織映射、適應諧振理論網路等都是與競爭學習有關的典型模型。
研究神經網路的非線性動力學性質，主要採用動力學系統理論、非線性規劃理論和統計理論，來分析神經網路的演化過程和吸引子的性質，探索神經網路的協同行為和集體計算功能，了解神經信息處理機制。為了探討神經網路在整體性和模糊性方面處理信息的可能，混沌理論的概念和方法將會發揮作用。混沌是一個相當難以精確定義的數學概念。一般而言，「混沌」是指由確定性方程描述的動力學系統中表現出的非確定性行為，或稱之為確定的隨機性。「確定性」是因為它由內在的原因而不是外來的雜訊或干擾所產生，而「隨機性」是指其不規則的、不能預測的行為，只可能用統計的方法描述。混沌動力學系統的主要特徵是其狀態對初始條件的靈敏依賴性，混沌反映其內在的隨機性。混沌理論是指描述具有混沌行為的非線性動力學系統的基本理論、概念、方法，它把動力學系統的復雜行為理解為其自身與其在同外界進行物質、能量和信息交換過程中內在的有結構的行為，而不是外來的和偶然的行為，混沌狀態是一種定態。混沌動力學系統的定態包括：靜止、平穩量、周期性、准同期性和混沌解。混沌軌線是整體上穩定與局部不穩定相結合的結果，稱之為奇異吸引子。一個奇異吸引子有如下一些特徵：（1）奇異吸引子是一個吸引子，但它既不是不動點，也不是周期解；（2）奇異吸引子是不可分割的，即不能分為兩個以及兩個以上的吸引子；（3）它對初始值十分敏感，不同的初始值會導致極不相同的行為。

發展趨勢

人工神經網路特有的非線性適應性信息處理能力，克服了傳統人工智慧方法對於直覺，如模式、語音識別、非結構化信息處理方面的缺陷，使之在神經專家系統、模式識別、智能控制、組合優化、預測等領域得到成功應用。人工神經網路與其它傳統方法相結合，將推動人工智慧和信息處理技術不斷發展。近年來，人工神經網路正向模擬人類認知的道路上更加深入發展，與模糊系統、遺傳演算法、進化機制等結合，形成計算智能，成為人工智慧的一個重要方向，將在實際應用中得到發展。將信息幾何應用於人工神經網路的研究，為人工神經網路的理論研究開辟了新的途徑。神經計算機的研究發展很快，已有產品進入市場。光電結合的神經計算機為人工神經網路的發展提供了良好條件。

❸ 什麼是人工神經網路計算機

我們知道，人腦神經系統是由數以十億計的神經元相互連接而成的、極其復雜的信息處理網路，科學家認為它是處理復雜信息的最好結構。人工神經網路計算機就是模仿人腦神經系統的計算機，它同樣是目前世界各國專家正在大力研究開發的下一代計算機。

人工神經網路計算機不僅能夠高速處理信息，還能夠像人一樣具有學習功能和聯想功能。現有的計算機的所有工作都是依靠人們預先給出的指令。從這一意義上說，它的能力還不如一個兩三歲的幼兒。

人工神經網路計算機不一樣，你只要反復把例題和答案輸入，它便能自己學會解題的方法，這就是學習功能。

世界各國目前的研究主要集中在兩個方面：一是通過在軟體上下功夫，使通常的電子計算機也具有學習功能，可以用於生產控制；二是開發專門的神經晶元，通過硬體實現神經網路計算機的功能。

❹ 人工神經網路是哪一年由誰提出來的

人工神經網路是1943年，心理學家W.S.McCulloch和數理邏輯學家W.Pitts提出來。

他們通過MP模型提出了神經元的形式化數學描述和網路結構方法，證明了單個神經元能執行邏輯功能，從而開創了人工神經網路研究的時代。

1949年，心理學家提出了突觸聯系強度可變的設想。60年代，人工神經網路得到了進一步發展，更完善的神經網路模型被提出，其中包括感知器和自適應線性元件等。M.Minsky等仔細分析了以感知器為代表的神經網路系統的功能及局限後，於1969年出版了《Perceptron》一書，指出感知器不能解決高階謂詞問題。

(4)人工神經網路是什麼擴展閱讀

人工神經網路的特點和優越性，主要表現在三個方面：

第一，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、市場預測、效益預測，其應用前途是很遠大的。

第二，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。

第三，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。

❺ 什麼是人工神經網路

工神經網路是一種應用類似於大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型。在工程與學術界也常直接簡稱為「神經網路」或類神經網路。神經網路是一種運算模型[1]，由大量的節點（或稱「神經元」，或「單元」）和之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數（activation function）。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值，稱之為權重（weight），這相當於人工神經網路的記憶。網路的輸出則依網路的連接方式，權重值和激勵函數的不同而不同。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。

它的構築理念是受到生物（人或其他動物）神經網路功能的運作啟發而產生的。人工神經網路通常是通過一個基於數學統計學類型的學習方法（Learning Method）得以優化，所以人工神經網路也是數學統計學方法的一種實際應用，通過統計學的標准數學方法我們能夠得到大量的可以用函數來表達的局部結構空間，另一方面在人工智慧學的人工感知領域，我們通過數學統計學的應用可以來做人工感知方面的決定問題(也就是說通過統計學的方法，人工神經網路能夠類似人一樣具有簡單的決定能力和簡單的判斷能力)，這種方法比起正式的邏輯學推理演算更具有優勢。

❻ 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。

❼ 什麼是人工神經網路 人工神經網路的介紹

人工神經網路（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世紀80 年代以來人工智慧領域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經元網路進行抽象， 建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網路。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網路或類神經網路。神經網路是一種運算模型，由大量的節點（或稱神經元）之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數（activation function）。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值，稱之為權重，這相當於人工神經網路的記憶。網路的輸出則依網路的連接方式，權重值和激勵函數的不同而不同。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。

❽ 人工神經網路，人工神經網路是什麼意思

一、 人工神經網路的概念
人工神經網路（Artificial Neural Network，ANN）簡稱神經網路(NN)，是基於生物學中神經網路的基本原理，在理解和抽象了人腦結構和外界刺激響應機制後，以網路拓撲知識為理論基礎，模擬人腦的神經系統對復雜信息的處理機制的一種數學模型。該模型以並行分布的處理能力、高容錯性、智能化和自學習等能力為特徵，將信息的加工和存儲結合在一起，以其獨特的知識表示方式和智能化的自適應學習能力，引起各學科領域的關注。它實際上是一個有大量簡單元件相互連接而成的復雜網路，具有高度的非線性，能夠進行復雜的邏輯操作和非線性關系實現的系統。
神經網路是一種運算模型，由大量的節點（或稱神經元）之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激活函數（activation function）。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值，稱之為權重（weight），神經網路就是通過這種方式來模擬人類的記憶。網路的輸出則取決於網路的結構、網路的連接方式、權重和激活函數。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。神經網路的構築理念是受到生物的神經網路運作啟發而產生的。人工神經網路則是把對生物神經網路的認識與數學統計模型相結合，藉助數學統計工具來實現。另一方面在人工智慧學的人工感知領域，我們通過數學統計學的方法，使神經網路能夠具備類似於人的決定能力和簡單的判斷能力，這種方法是對傳統邏輯學演算的進一步延伸。
人工神經網路中，神經元處理單元可表示不同的對象，例如特徵、字母、概念，或者一些有意義的抽象模式。網路中處理單元的類型分為三類：輸入單元、輸出單元和隱單元。輸入單元接受外部世界的信號與數據；輸出單元實現系統處理結果的輸出；隱單元是處在輸入和輸出單元之間，不能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。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。
神經網路，是一種應用類似於大腦神經突觸連接結構進行信息處理的數學模型，它是在人類對自身大腦組織結合和思維機制的認識理解基礎之上模擬出來的，它是根植於神經科學、數學、思維科學、人工智慧、統計學、物理學、計算機科學以及工程科學的一門技術。
二、 人工神經網路的發展
神經網路的發展有悠久的歷史。其發展過程大致可以概括為如下4個階段。
1. 第一階段----啟蒙時期
(1)、M-P神經網路模型：20世紀40年代，人們就開始了對神經網路的研究。1943 年，美國心理學家麥克洛奇（Mcculloch）和數學家皮茲（Pitts）提出了M-P模型，此模型比較簡單，但是意義重大。在模型中，通過把神經元看作個功能邏輯器件來實現演算法，從此開創了神經網路模型的理論研究。
(2)、Hebb規則：1949 年，心理學家赫布（Hebb）出版了《The Organization of Behavior》（行為組織學），他在書中提出了突觸連接強度可變的假設。這個假設認為學習過程最終發生在神經元之間的突觸部位，突觸的連接強度隨之突觸前後神經元的活動而變化。這一假設發展成為後來神經網路中非常著名的Hebb規則。這一法則告訴人們，神經元之間突觸的聯系強度是可變的，這種可變性是學習和記憶的基礎。Hebb法則為構造有學習功能的神經網路模型奠定了基礎。
(3)、感知器模型：1957 年，羅森勃拉特（Rosenblatt）以M-P 模型為基礎，提出了感知器（Perceptron）模型。感知器模型具有現代神經網路的基本原則，並且它的結構非常符合神經生理學。這是一個具有連續可調權值矢量的MP神經網路模型，經過訓練可以達到對一定的輸入矢量模式進行分類和識別的目的，它雖然比較簡單，卻是第一個真正意義上的神經網路。Rosenblatt 證明了兩層感知器能夠對輸入進行分類，他還提出了帶隱層處理元件的三層感知器這一重要的研究方向。Rosenblatt 的神經網路模型包含了一些現代神經計算機的基本原理，從而形成神經網路方法和技術的重大突破。
(4)、ADALINE網路模型： 1959年，美國著名工程師威德羅（B.Widrow）和霍夫（M.Hoff）等人提出了自適應線性元件(Adaptive linear element，簡稱Adaline)和Widrow-Hoff學習規則（又稱最小均方差演算法或稱δ規則）的神經網路訓練方法，並將其應用於實際工程，成為第一個用於解決實際問題的人工神經網路，促進了神經網路的研究應用和發展。ADALINE網路模型是一種連續取值的自適應線性神經元網路模型，可以用於自適應系統。
2. 第二階段----低潮時期
人工智慧的創始人之一Minsky和Papert對以感知器為代表的網路系統的功能及局限性從數學上做了深入研究，於1969年發表了轟動一時《Perceptrons》一書，指出簡單的線性感知器的功能是有限的，它無法解決線性不可分的兩類樣本的分類問題，如簡單的線性感知器不可能實現「異或」的邏輯關系等。這一論斷給當時人工神經元網路的研究帶來沉重的打擊。開始了神經網路發展史上長達10年的低潮期。
(1)、自組織神經網路SOM模型：1972年，芬蘭的KohonenT.教授，提出了自組織神經網路SOM(Self-Organizing feature map)。後來的神經網路主要是根據KohonenT.的工作來實現的。SOM網路是一類無導師學習網路，主要用於模式識別﹑語音識別及分類問題。它採用一種「勝者為王」的競爭學習演算法，與先前提出的感知器有很大的不同，同時它的學習訓練方式是無指導訓練，是一種自組織網路。這種學習訓練方式往往是在不知道有哪些分類類型存在時，用作提取分類信息的一種訓練。
(2)、自適應共振理論ART：1976年，美國Grossberg教授提出了著名的自適應共振理論ART(Adaptive Resonance Theory)，其學習過程具有自組織和自穩定的特徵。
3. 第三階段----復興時期
(1)、Hopfield模型：1982年，美國物理學家霍普菲爾德（Hopfield）提出了一種離散神經網路，即離散Hopfield網路，從而有力地推動了神經網路的研究。在網路中，它首次將李雅普諾夫（Lyapunov）函數引入其中，後來的研究學者也將Lyapunov函數稱為能量函數。證明了網路的穩定性。1984年，Hopfield 又提出了一種連續神經網路，將網路中神經元的激活函數由離散型改為連續型。1985 年，Hopfield和Tank利用Hopfield神經網路解決了著名的旅行推銷商問題（Travelling Salesman Problem）。Hopfield神經網路是一組非線性微分方程。Hopfield的模型不僅對人工神經網路信息存儲和提取功能進行了非線性數學概括，提出了動力方程和學習方程，還對網路演算法提供了重要公式和參數，使人工神經網路的構造和學習有了理論指導，在Hopfield模型的影響下，大量學者又激發起研究神經網路的熱情，積極投身於這一學術領域中。因為Hopfield 神經網路在眾多方面具有巨大潛力，所以人們對神經網路的研究十分地重視，更多的人開始了研究神經網路，極大地推動了神經網路的發展。
(2)、Boltzmann機模型：1983年，Kirkpatrick等人認識到模擬退火演算法可用於NP完全組合優化問題的求解，這種模擬高溫物體退火過程來找尋全局最優解的方法最早由Metropli等人1953年提出的。1984年，Hinton與年輕學者Sejnowski等合作提出了大規模並行網路學習機，並明確提出隱單元的概念，這種學習機後來被稱為Boltzmann機。
Hinton和Sejnowsky利用統計物理學的感念和方法，首次提出的多層網路的學習演算法，稱為Boltzmann 機模型。
(3)、BP神經網路模型：1986年，儒默哈特（D.E.Ru melhart）等人在多層神經網路模型的基礎上，提出了多層神經網路權值修正的反向傳播學習演算法----BP演算法（Error Back-Propagation），解決了多層前向神經網路的學習問題，證明了多層神經網路具有很強的學習能力，它可以完成許多學習任務，解決許多實際問題。
(4)、並行分布處理理論：1986年，由Rumelhart和McCkekkand主編的《Parallel Distributed Processing：Exploration in the Microstructures of Cognition》，該書中，他們建立了並行分布處理理論，主要致力於認知的微觀研究，同時對具有非線性連續轉移函數的多層前饋網路的誤差反向傳播演算法即BP演算法進行了詳盡的分析，解決了長期以來沒有權值調整有效演算法的難題。可以求解感知機所不能解決的問題，回答了《Perceptrons》一書中關於神經網路局限性的問題，從實踐上證實了人工神經網路有很強的運算能力。
(5)、細胞神經網路模型：1988年，Chua和Yang提出了細胞神經網路（CNN）模型，它是一個細胞自動機特性的大規模非線性計算機模擬系統。Kosko建立了雙向聯想存儲模型（BAM），它具有非監督學習能力。
(6)、Darwinism模型：Edelman提出的Darwinism模型在90年代初產生了很大的影響，他建立了一種神經網路系統理論。
(7)、1988年，Linsker對感知機網路提出了新的自組織理論，並在Shanon資訊理論的基礎上形成了最大互信息理論，從而點燃了基於NN的信息應用理論的光芒。
(8)、1988年，Broomhead和Lowe用徑向基函數(Radialbasis function, RBF)提出分層網路的設計方法，從而將NN的設計與數值分析和線性適應濾波相掛鉤。
(9)、1991年，Haken把協同引入神經網路，在他的理論框架中，他認為，認知過程是自發的，並斷言模式識別過程即是模式形成過程。
(10)、1994年，廖曉昕關於細胞神經網路的數學理論與基礎的提出，帶來了這個領域新的進展。通過拓廣神經網路的激活函數類，給出了更一般的時滯細胞神經網路(DCNN)、Hopfield神經網路（HNN）、雙向聯想記憶網路（BAM）模型。
(11)、90年代初，Vapnik等提出了支持向量機(Supportvector machines, SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)維數的概念。
經過多年的發展，已有上百種的神經網路模型被提出。

❾ 化學實驗中,什麼是人工神經網路

人工神經網路是一種應用類似於大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網路或類神經網路。神經網路是一種運算模型，由大量的節點（或稱神經元）和之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數（activation function）。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值，稱之為權重，這相當於人工神經網路的記憶。網路的輸出則依網路的連接方式，權重值和激勵函數的不同而不同。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。

❿ BP人工神經網路

人工神經網路（artificialneuralnetwork，ANN）指由大量與自然神經系統相類似的神經元聯結而成的網路，是用工程技術手段模擬生物網路結構特徵和功能特徵的一類人工系統。神經網路不但具有處理數值數據的一般計算能力，而且還具有處理知識的思維、學習、記憶能力，它採用類似於「黑箱」的方法，通過學習和記憶，找出輸入、輸出變數之間的非線性關系（映射），在執行問題和求解時，將所獲取的數據輸入到已經訓練好的網路，依據網路學到的知識進行網路推理，得出合理的答案與結果。

岩土工程中的許多問題是非線性問題，變數之間的關系十分復雜，很難用確切的數學、力學模型來描述。工程現場實測數據的代表性與測點的位置、范圍和手段有關，有時很難滿足傳統統計方法所要求的統計條件和規律，加之岩土工程信息的復雜性和不確定性，因而運用神經網路方法實現岩土工程問題的求解是合適的。

BP神經網路模型是誤差反向傳播（BackPagation）網路模型的簡稱。它由輸入層、隱含層和輸出層組成。網路的學習過程就是對網路各層節點間連接權逐步修改的過程，這一過程由兩部分組成：正向傳播和反向傳播。正向傳播是輸入模式從輸入層經隱含層處理傳向輸出層；反向傳播是均方誤差信息從輸出層向輸入層傳播，將誤差信號沿原來的連接通路返回，通過修改各層神經元的權值，使得誤差信號最小。

BP神經網路模型在建立及應用過程中，主要存在的不足和建議有以下四個方面：

（1）對於神經網路，數據愈多，網路的訓練效果愈佳，也更能反映實際。但在實際操作中，由於條件的限制很難選取大量的樣本值進行訓練，樣本數量偏少。

（2）BP網路模型其計算速度較慢、無法表達預測量與其相關參數之間親疏關系。

（3）以定量數據為基礎建立模型，若能收集到充分資料，以定性指標（如基坑降水方式、基坑支護模式、施工工況等）和一些易獲取的定量指標作為輸入層，以評價等級作為輸出層，這樣建立的BP網路模型將更准確全面。

（4）BP人工神經網路系統具有非線性、智能的特點。較好地考慮了定性描述和定量計算、精確邏輯分析和非確定性推理等方面，但由於樣本不同，影響要素的權重不同，以及在根據先驗知識和前人的經驗總結對定性參數進行量化處理，必然會影響評價的客觀性和准確性。因此，在實際評價中只有根據不同的基坑施工工況、不同的周邊環境條件，應不同用戶的需求，選擇不同的分析指標，才能滿足復雜工況條件下地質環境評價的要求，取得較好的應用效果。