神经网络是什么，径向基神经网络和卷积神经网络的区别

来源：整理时间：2023-08-17 04:38:43 编辑：智能门户手机版

本文目录一览

1，径向基神经网络和卷积神经网络的区别
2，newrb 建立的神经网络netIW netLW netb 到底是什么含义求大神
3，神经网络激励函数的作用是什么有没有形象的解释
4，深度学习和多层神经网络的区别
5，数据挖掘中的神经网络和模糊逻辑的概念是啥
6，人工智能怎么做

1，径向基神经网络和卷积神经网络的区别

BP网络用于函数逼近时，权值的调节采用的是负梯度下降法，这种调节权值的方法有它的局限性，既存在着收敛速度慢和局部极小等缺点。而径向基神经网络在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BO网络。从理论上讲，RBF网络和BP网络一样可近似任何的连续非线形函数，两者的主要差别在于各使用不同的作用函数，BP网络中的隐层节点使用的是Sigmoid函数，其函数值在输入空间中无限大的范围内为非零值，而RBF网络的作用函数则是局部的。

我是来看评论的

径向基神经网络和卷积神经网络的区别

2，newrb 建立的神经网络netIW netLW netb 到底是什么含义求大神

你可以上《神经网络之家》 nnetinfo找一张百《一篇文章读懂径向基神经网络原理》的文章，上面有介绍径向基。简要来说，IW就是 input weight,输入层到隐层的权重。（注度意，这里的权重与输入的计算方式是用dist函数，而不是点乘）LW,就是layer weight,LWnet.b就是阈值，径向基神经网络的权重不再用点乘，隐层的阈值也不是用加法，所以它们已经不具内用“权重、阈值”的物理意义。只是网络的参数，用于计算，更详细的，容在这小小篇幅就说不完了。希望点个赞

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3，神经网络激励函数的作用是什么有没有形象的解释

为什么要神经网络，你先查一下！1）来源于这个名词的解释，是大脑神经网络的结构。2）如果不用激励函数网络收敛速度是很慢的。3）特征是二值化的，激励函数有类似的作用！

以我个人的理解，神经网络会有很多数据输入，激活函数有两个作用，第一是因为实际数据会有噪声，为了让噪声对下一层的影响较小，采用激活函数可以抑制边缘奇异性较大的数据，第二个作用就是对前一层输出值进行约束，这就好比人一样，我们的身高在1-3米之间，加入计算中计算出了一个非常夸张的数，就可以用激励函数约束（一般训练初时病态比较严重）在1-3米之间，常用的双极型函数就是把数据都约束在-1到1的超球体内。

神经网络激励函数的作用是什么有没有形象的解释

4，深度学习和多层神经网络的区别

杨超，程序员如果要做事，想赶快入门，速度出活，请先死记住：深度学习=多层的神经网络如果要写论文，要作报告，要闲聊，请坚持一个原则：深度学习绝不仅仅是多层的神经网络。

　　“深度学习”和“多层神经网络”不存在区别关系。　　深度学习的网络结构是多层神经网络的一种。深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。　　广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是信号->特征->值。特征是由网络自己选择。　　需要使用深度学习解决的问题有以下的特征：　　深度不足会出现问题。　　人脑具有一个深度结构。　　认知过程逐层进行，逐步抽象。　　深度学习的核心思想：　　把学习结构看作一个网络，则深度学习的核心思路如下：　　①无监督学习用于每一层网络的pre-train；　　②每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其高一层的输入；　　③用自顶而下的监督算法去调整所有层

5，数据挖掘中的神经网络和模糊逻辑的概念是啥

【神经网络】人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。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。最常用的就是BP神经网络了，你做数据挖掘SVM也很常用。【模糊】模糊逻辑指模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性知识与经验，它借助于隶属度函数概念，区分模糊集合，处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决因“排中律”的逻辑破缺产生的种种不确定问题。粗糙集(Roughset,也称粗集)理论是波兰学者2.Pawlak于1982年提出的,它为处理不确切的!不完整的信息提供了一种新的数学工具。粗糙集理论建立在分类机制的基础之上,将分类理解为特定空间上的等价关系,而等价关系构成了对该空间的划分。该理论将知识理解为对数据的划分,每一划分的集合称为概念。粗糙集理论的主要思想是在保持信息系统分类能力不变的前提下,利用己知的知识库,将不精确或不确定的知识用知识库中己有的知识来近似刻画,通过知识的补充!约简,导出问题的决策或分类规则。粗糙集理论与其它处理不确定和不精确问题理论最显著的区别是粗糙集理论无须提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息,对问题的不确定性的描述或处理比较客观,又由于这个理论未包含处理不精确或不确定原始数据的机制,所以该理论与概率论!模糊数学!证据理论等其它处理不精确或不确定问题的理论有很强的互补性。粗糙集理论不仅为信息科学和认知科学提供了新的研究方法,而且为智能信息处理提供了有效的处理技术。目前粗糙集理论己经是人工智能领域方面的一个研究热点,成为数据挖掘应用的主要技术之一,受到各国学者的高度重视。

搜一下：数据挖掘中的神经网络和模糊逻辑的概念是啥？

6，人工智能怎么做

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering，approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling，approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法（Generic，Algorithm，简称GA）和人工神经网络（ArtificialNeural，Network，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的实现基于计算机科学、数学、统计学等多个学科的理论和技术基础。下面我将从人工智能的基本原理、核心技术和算法方法等方面进行介绍。首先，人工智能的基本原理是模拟人类的智能行为和思维过程。通过对人类思维、知识和行为的深入研究，人工智能试图用计算机来模拟人类的思维过程，从而实现类似人类智能的决策、判断和学习能力。人工智能研究的目标是让计算机能够具备认知能力和智能行为，以实现对真实环境的感知、理解、推理和决策。人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。机器学习是人工智能的关键技术之一，它通过让计算机从大量的数据中学习，自动发现数据的模式和规律，并利用这些模式和规律来进行预测和决策。机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。监督学习通过给定一组已知的输入和对应的输出，让计算机从中学习建立输入输出的映射关系。无监督学习则是通过对一组输入数据的统计分析和聚类等方法，自动发现数据中的模式和结构。强化学习则是通过奖励和惩罚机制，让计算机在与环境交互的过程中逐步学习并优化自己的策略。深度学习是机器学习的一种特殊形式，它模仿人类神经网络的结构和功能，通过多层次的神经元网络进行信息的处理和分析。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域具有出色的表现，并被广泛应用于人工智能系统中。自然语言处理是使计算机能够理解和处理自然语言的技术。它涉及语音识别、语言理解、文本生成、机器翻译等多个任务。通过使用自然语言处理技术，计算机可以理解用户的语言输入，并根据语义和上下文进行相应的回应和处理。计算机视觉是使计算机能够理解和处理图像和视频的技术。通过计算机视觉技术，计算机可以分析和识别图像中的对象、场景、动作等信息。计算机视觉在人脸识别、目标检测、图像生成等多个领域有广泛的应用。除了上述核心技术外，还有其他的人工智能技术和算法，例如知识表示与推理、遗传算法、专家系统等。这些技术和算法共同构成了人工智能的核心基础。总而言之，人工智能的实现离不开计算机科学、数学和统计学等学科的理论和技术支撑。通过机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等关键技术的应用，人工智能能够实现对数据的学习、理解和决策，从而模拟人类智能的思维和行为过程。随着技术的进步和发展，人工智能的应用范围将会越来越广泛，对各个领域的发展和社会的进步都将产生深远的影响。

人工智能分传统的编程技术和模拟法，遗传算法和人工神经网络均属于模拟发，人工智能是以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。有兴趣可以到学校参观学习。

这个说很简单，做很复杂，所以不好说

能者为师。