人工神经网络算法，什么是人工神经网络及其算法实现方式

来源：整理时间：2023-09-06 21:12:39 编辑：智能门户手机版

本文目录一览

1，什么是人工神经网络及其算法实现方式
2，什么是人工神经元算法
3，什么是神经网络的BP算法
4，神经网络算法是什么

1，什么是人工神经网络及其算法实现方式

数学工具，实现两组数据的映射（类似函数的映射，不同的是它强大地实现了两组任意阶矩阵之间的映射关系）最经典的算法是：BP算法。其思想是利用误差作为修正映射精确度的指导，最终实现符合要求的映射。

什么是人工神经网络及其算法实现方式

2，什么是人工神经元算法

人工神经网络算法 “人工神经网络”(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。早在本世纪40年代初期，心理学家McCulloch、数学家Pitts就提出了人工神经网络的第一个数学模型，从此开创了神经科学理论的研究时代。其后，F Rosenblatt、Widrow和J. J .Hopfield等学者又先后提出了感知模型，使得人工神经网络技术得以蓬勃发展。神经系统的基本构造是神经元(神经细胞)，它是处理人体内各部分之间相互信息传递的基本单元。据神经生物学家研究的结果表明，人的一个大脑一般有1010～1011个神经元。每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它较短分支——树突组成。轴突的功能是将本神经元的输出信号(兴奋)传递给别的神经元。其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。神经元细胞体将接受到的所有信号进行简单处理(如：加权求和，即对所有的输入信号都加以考虑且对每个信号的重视程度——体现在权值上——有所不同)后由轴突输出。神经元的树突与另外的神经元的神经末梢相连的部分称为突触。

什么是人工神经元算法

3，什么是神经网络的BP算法

简介：BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer) 　　摘要：ＢＰ神经网络算法是在ＢＰ神经网络现有算法的基础上提出的，是通过任意选定一组权值，将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组，解得待求权，不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题，且更易理解。　　关键词：固定权值；ｇａｕｓｓ消元法；ＢＰ算法　　人工神经网络（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＡＮＮ）系统是２０世纪４０年代后出现的，它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点，在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤其误差反向传播算法（ＥｒｒｏｒＢａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎＴｒａｉｎｉｎｇ，简称ＢＰ网络）可以逼近任意连续函数，具有很强的非线性映射能力，而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，所以它在许多应用领域中起到重要作用。近年来，为了解决ＢＰ神经网络收敛速度慢、不能保证收敛到全局最小点，网络的中间层及它的单元数选取无理论指导及网络学习和记忆的不稳定性等缺陷，提出了许多改进算法。　　１传统的ＢＰ算法简述　　ＢＰ算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下：　　（１）初始化，随机给定各连接权［ｗ］,［ｖ］及阀值θi，ｒt。　　（２）由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出　　ｂj＝ｆ（■wijai-θj）ｃt＝ｆ（■vjtbj－ｒt）　　式中：ｂj为隐层第ｊ个神经元实际输出；ｃt为输出层第ｔ个神经元的实际输出；wij为输入层至隐层的连接权；vjt为隐层至输出层的连接权。　　ｄtk＝（ｙtk－ｃt）ｃt（１－ｃt）ｅjk＝［■dtvjt］ｂj（１－ｂj）　　式中：ｄtk为输出层的校正误差；ｅjk为隐层的校正误差。　　（３）计算新的连接权及阀值，计算公式如下：　　ｖjt（ｎ＋１）＝ｖjt（ｎ）＋?琢ｄtkｂj ｗij（ｎ＋１）＝ｗij（ｎ）＋?茁ｅjkａik 　　ｒt（ｎ＋１）＝ｒt（ｎ）＋?琢ｄtk θj（ｎ＋１）=θj（ｎ）＋?茁ｅjk 　　式中：?琢，?茁为学习系数（０＜?琢＜１，０＜?茁＜１）。　　（４）选取下一个输入模式对返回第２步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。　　传统的ＢＰ算法，实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过负梯度下降算法，利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法，但其收敛速度慢且容易陷入局部极小，为此提出了一种新的算法，即高斯消元法。

什么是神经网络的BP算法

4，神经网络算法是什么

Introduction --------------------------------------------------------------------------------神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。“神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络（ANNs）”。在本文，我会同时使用这两个互换的术语。一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞（组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。在这里有一个难题：我们对生物学上的神经网络知道的不多！因此，不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同，我们所知道的只是神经元基本的结构。The neuron --------------------------------------------------------------------------------虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。Synapses负责神经元之间的连接，它们不是直接物理上连接的，而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。而axon会将这些讯号分发给dendrites。最后，dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses，再继续下一个循环。如同生物学上的基本神经元，人工的神经网络也有基本的神经元。每个神经元有特定数量的输入，也会为每个神经元设定权重（weight）。权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。然后，神经元会计算出权重合计值（net value），而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。每个神经元都有它们各自的临界值（threshold），而当权重合计值大于临界值时，神经元会输出1。相反，则输出0。最后，输出会被传送给与该神经元连接的其它神经元继续剩余的计算。Learning --------------------------------------------------------------------------------正如上述所写，问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢？世界上有很多不同的训练方式，就如网络类型一样多。但有些比较出名的包括back-propagation, delta rule及Kohonen训练模式。由于结构体系的不同，训练的规则也不相同，但大部份的规则可以被分为二大类别 - 监管的及非监管的。监管方式的训练规则需要“教师”告诉他们特定的输入应该作出怎样的输出。然后训练规则会调整所有需要的权重值（这是网络中是非常复杂的），而整个过程会重头开始直至数据可以被网络正确的分析出来。监管方式的训练模式包括有back-propagation及delta rule。非监管方式的规则无需教师，因为他们所产生的输出会被进一步评估。Architecture --------------------------------------------------------------------------------在神经网络中，遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。因为有太多不同种类的网络，由简单的布尔网络（Perceptrons），至复杂的自我调整网络（Kohonen），至热动态性网络模型（Boltzmann machines）！而这些，都遵守一个网络体系结构的标准。一个网络包括有多个神经元“层”，输入层、隐蔽层及输出层。输入层负责接收输入及分发到隐蔽层（因为用户看不见这些层，所以见做隐蔽层）。这些隐蔽层负责所需的计算及输出结果给输出层，而用户则可以看到最终结果。现在，为免混淆，不会在这里更深入的探讨体系结构这一话题。对于不同神经网络的更多详细资料可以看Generation5 essays尽管我们讨论过神经元、训练及体系结构，但我们还不清楚神经网络实际做些什么。The Function of ANNs --------------------------------------------------------------------------------神经网络被设计为与图案一起工作 - 它们可以被分为分类式或联想式。分类式网络可以接受一组数，然后将其分类。例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类（类别是由所提供的训练决定的）。更多实际用途可以看Applications in the Military中的军事雷达，该雷达可以分别出车辆或树。联想模式接受一组数而输出另一组。例如HIR程序接受一个脏图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。联想模式更可应用于复杂的应用程序，如签名、面部、指纹识别等。The Ups and Downs of Neural Networks --------------------------------------------------------------------------------神经网络在这个领域中有很多优点，使得它越来越流行。它在类型分类/识别方面非常出色。神经网络可以处理例外及不正常的输入数据，这对于很多系统都很重要（例如雷达及声波定位系统）。很多神经网络都是模仿生物神经网络的，即是他们仿照大脑的运作方式工作。神经网络也得助于神经系统科学的发展，使它可以像人类一样准确地辨别物件而有电脑的速度！前途是光明的，但现在...是的，神经网络也有些不好的地方。这通常都是因为缺乏足够强大的硬件。神经网络的力量源自于以并行方式处理资讯，即是同时处理多项数据。因此，要一个串行的机器模拟并行处理是非常耗时的。神经网络的另一个问题是对某一个问题构建网络所定义的条件不足 - 有太多因素需要考虑：训练的算法、体系结构、每层的神经元个数、有多少层、数据的表现等，还有其它更多因素。因此，随着时间越来越重要，大部份公司不可能负担重复的开发神经网络去有效地解决问题。NN 神经网络，Neural Network ANNs 人工神经网络，Artificial Neural Networks neurons 神经元 synapses 神经键 self-organizing networks 自我调整网络 networks modelling thermodynamic properties 热动态性网络模型 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++网格算法我没听说过好像只有网格计算这个词网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的，专门针对复杂科学计算的新型计算模式。这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”，所以这种计算方式叫网格计算。这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势，一个是数据处理能力超强；另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。简单地讲，网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。

神经网络算法是指模拟生物的神经结构以及其处理信息的方式来进行计算一种算法。网格计算是网格并行计算的一种，，另一种是机群计算，其目标是将广域网上一些计算资源、数据源和其他设备等互联，形成一个大的可相互利用、合作的高性能计算网，用户可以像登陆一台超级巨型机一样使用它。