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人工智能中的人工神經網絡
2019-05-15
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人工智能涉及到了很多的知識和技術，這應該是大家都認同的。人工智能也算是仿生學的一種，就是模仿人類的大腦，其中就涉及到一個很重要的概念，就是人工神經網絡。人工神經網絡在人工智能是一個十分重要的技術。不過不少人對此都應該比較疑惑，下面小編就來給大家好好普及一下人工神經網絡的內容。

1.人工神經網絡的概念

人工神經網絡是一種模仿動物神經網絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數學模型。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。人工神經網絡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絡處理、記憶信息的方式進行信息處理。

2.人工神經網絡的基本特征是什么？

人工神經網絡具有四個基本特征就是非線性、非局限性、非常定性、非凸性。

（1）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。人工神經元處于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絡具有更好的性能，可以提高容錯性和存儲容量。

（2）非常定性就是人工神經網絡具有自適應、自組織、自學習能力。神經網絡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。經常采用迭代過程描寫動力系統的演化過程。

（3）非凸性就是一個系統的演化方向，在一定條件下將取決于某個特定的狀態函數。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。這四種特性讓人工智能更加豐富。

（4）非局限性就是一個神經網絡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于單個神經元的特征，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。

在人工智能中，人工神經網絡采用的是并行分布式系統，同時也采用了與傳統人工智能和信息處理技術完全不同的機理，并且具有自適應、自組織和實時學習的特點。認識和了解到這些內容，可以對我們的知識架構建立更加完整的機器學習體系。


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