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神經網絡原理及應用
2018-07-26
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神經網絡原理及應用

1.       什么是神經網絡?

神經網絡是一種模擬動物神經網絡行為特征,進行分布式并行信息處理的算法。這種網絡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。

人類的神經網絡

2.       神經網絡基礎知識

構成:大量簡單的基礎元件——神經元相互連接

工作原理:模擬生物的神經處理信息的方式

功能:進行信息的并行處理和非線性轉化

特點:比較輕松地實現非線性映射過程,具有大規模的計算能力

神經網絡的本質:

神經網絡的本質就是利用計算機語言模擬人類大腦做決定的過程。

3.       生物神經元結構

4.       神經元結構模型

xj為輸入信號,θi為閾值,wij表示與神經元連接的權值,yi表示輸出值

判斷xjwij是否大于閾值θi

5.       什么是閾值?

臨界值。

神經網絡是模仿大腦的神經元,當外界刺激達到一定的閾值時,神經元才會受刺激,影響下一個神經元。

6.       幾種代表性的網絡模型

單層前向神經網絡——線性網絡

階躍網絡

多層前向神經網絡(反推學習規則即BP神經網絡

Elman網絡、Hopfield網絡、雙向聯想記憶網絡、自組織競爭網絡等等

7.       神經網絡能干什么?

運用這些網絡模型可實現函數逼近、數據聚類、模式分類、優化計算等功能。因此,神經網絡廣泛應用于人工智能、自動控制、機器人、統計學等領域的信息處理中。雖然神經網絡的應用很廣,但是在具體的使用過程中到底應當選擇哪種網絡結構比較合適是值得考慮的。這就需要我們對各種神經網絡結構有一個較全面的認識。

8.       神經網絡應用

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