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神经网络原理及应用
2018-07-26
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神经网络原理及应用

1.       什么是神经网络？

神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

人类的神经网络

2.       神经网络基础知识

构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接

工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式

功能：进行信息的并行处理和非线性转化

特点：比较轻松地实现非线性映射过程，具有大规模的计算能力

神经网络的本质：

神经网络的本质就是利用计算机语言模拟人类大脑做决定的过程。

3.       生物神经元结构

4.       神经元结构模型

xj为输入信号，θi为阈值，wij表示与神经元连接的权值，yi表示输出值

判断xjwij是否大于阈值θi

5.       什么是阈值？

临界值。

神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阈值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。

6.       几种代表性的网络模型

单层前向神经网络——线性网络

阶跃网络

多层前向神经网络（反推学习规则即BP神经网络）

Elman网络、Hopfield网络、双向联想记忆网络、自组织竞争网络等等

7.       神经网络能干什么？

运用这些网络模型可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。因此，神经网络广泛应用于人工智能、自动控制、机器人、统计学等领域的信息处理中。虽然神经网络的应用很广，但是在具体的使用过程中到底应当选择哪种网络结构比较合适是值得考虑的。这就需要我们对各种神经网络结构有一个较全面的认识。

8.       神经网络应用


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