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什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),誰能告訴我神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎么一回事

來源:整理 時(shí)間:2023-09-05 07:03:37 編輯:智能門戶 手機(jī)版

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1,誰能告訴我神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎么一回事

不知道你說的是哪個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如果是人體的,那么就是人體內(nèi)包括大腦,小腦,腦干,脊髓,神經(jīng)纖維,等組成的人體神經(jīng)調(diào)控系統(tǒng),如果不是人體的,那么就是一種模擬人體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種高級(jí)算法,一般通過計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn),現(xiàn)在這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用很廣泛,但主要用于高科技領(lǐng)域。

誰能告訴我神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎么一回事

2,什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks, ANN),一種模范動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征,進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。由大量處理單元互聯(lián)組成的非線性、自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)。它是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提出的,試圖通過模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理、記憶信息的方式進(jìn)行信息處理。 剛好有學(xué)人工智能~~~
就是帶有某種感應(yīng)并能有相應(yīng)動(dòng)作的計(jì)算機(jī)模擬系統(tǒng)!
腦子
大腦

什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)

3,Matlab里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么意思啊我是新手誰能簡(jiǎn)單通俗地解釋下

所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法顧名思義是模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而產(chǎn)生的一種算法,首先需要用一些已知的數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,使它知道什么樣的數(shù)據(jù)屬于哪一類(訓(xùn)練),然后將未知的數(shù)據(jù)輸入進(jìn)去,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過已知的數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行判斷來完成分類(分類)??梢杂脕磉M(jìn)行圖像識(shí)別、分類;數(shù)據(jù)預(yù)測(cè);曲線擬合等。推薦找本機(jī)器學(xué)習(xí),人工智能方面的書看。
bp(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由rumelhart和mccelland為首的科學(xué)家小組提出,是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。bp網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系,而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法,通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層(input)、隱層(hidden layer)和輸出層(output layer)。附件就是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱構(gòu)建bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)的實(shí)例。如果要用可視化工具,可以在命令窗口輸入nntool.

Matlab里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么意思啊我是新手誰能簡(jiǎn)單通俗地解釋下

4,啥子是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是:   思維學(xué)普遍認(rèn)為,人類大腦的思維分為抽象(邏輯)思維、形象(直觀)思維和靈感(頓悟)思維三種基本方式。   邏輯性的思維是指根據(jù)邏輯規(guī)則進(jìn)行推理的過程;它先將信息化成概念,并用符號(hào)表示,然后,根據(jù)符號(hào)運(yùn)算按串行模式進(jìn)行邏輯推理;這一過程可以寫成串行的指令,讓計(jì)算機(jī)執(zhí)行。然而,直觀性的思維是將分布式存儲(chǔ)的信息綜合起來,結(jié)果是忽然間產(chǎn)生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點(diǎn)在于以下兩點(diǎn):1.信息是通過神經(jīng)元上的興奮模式分布儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)上;2.信息處理是通過神經(jīng)元之間同時(shí)相互作用的動(dòng)態(tài)過程來完成的。   人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模擬人思維的第二種方式。這是一個(gè)非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng),其特色在于信息的分布式存儲(chǔ)和并行協(xié)同處理。雖然單個(gè)神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)極其簡(jiǎn)單,功能有限,但大量神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所能實(shí)現(xiàn)的行為卻是極其豐富多彩的。   神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究?jī)?nèi)容相當(dāng)廣泛,反映了多學(xué)科交叉技術(shù)領(lǐng)域的特點(diǎn)。目前,主要的研究工作集中在以下幾個(gè)方面:   (1)生物原型研究。從生理學(xué)、心理學(xué)、解剖學(xué)、腦科學(xué)、病理學(xué)等生物科學(xué)方面研究神經(jīng)細(xì)胞、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)系統(tǒng)的生物原型結(jié)構(gòu)及其功能機(jī)理。  ?。?)建立理論模型。根據(jù)生物原型的研究,建立神經(jīng)元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論模型。其中包括概念模型、知識(shí)模型、物理化學(xué)模型、數(shù)學(xué)模型等。   (3)網(wǎng)絡(luò)模型與算法研究。在理論模型研究的基礎(chǔ)上構(gòu)作具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)模擬或準(zhǔn)備制作硬件,包括網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的研究。這方面的工作也稱為技術(shù)模型研究。  ?。?)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用系統(tǒng)。在網(wǎng)絡(luò)模型與算法研究的基礎(chǔ)上,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成實(shí)際的應(yīng)用系統(tǒng),例如,完成某種信號(hào)處理或模式識(shí)別的功能、構(gòu)作專家系統(tǒng)、制成機(jī)器人等等。   縱觀當(dāng)代新興科學(xué)技術(shù)的發(fā)展歷史,人類在征服宇宙空間、基本粒子,生命起源等科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的進(jìn)程中歷經(jīng)了崎嶇不平的道路。我們也會(huì)看到,探索人腦功能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。
這是人工智能里的一個(gè)概念

5,數(shù)據(jù)挖掘中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯的概念是啥

【神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,簡(jiǎn)寫為ANNs)也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NNs)或稱作連接模型(Connection Model),它是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征,進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度,通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系,從而達(dá)到處理信息的目的。最常用的就是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了,你做數(shù)據(jù)挖掘SVM也很常用?!灸:磕:壿嬛改7氯四X的不確定性概念判斷、推理思維方式,對(duì)于模型未知或不能確定的描述系統(tǒng),以及強(qiáng)非線性、大滯后的控制對(duì)象,應(yīng)用模糊集合和模糊規(guī)則進(jìn)行推理,表達(dá)過渡性界限或定性知識(shí)經(jīng)驗(yàn),模擬人腦方式,實(shí)行模糊綜合判斷,推理解決常規(guī)方法難于對(duì)付的規(guī)則型模糊信息問題。模糊邏輯善于表達(dá)界限不清晰的定性知識(shí)與經(jīng)驗(yàn),它借助于隸屬度函數(shù)概念,區(qū)分模糊集合,處理模糊關(guān)系,模擬人腦實(shí)施規(guī)則型推理,解決因“排中律”的邏輯破缺產(chǎn)生的種種不確定問題 。粗糙集(Roughset,也稱粗集)理論是波蘭學(xué)者2.Pawlak于1982年提出的,它為處理不確切的!不完整的信息提供了一種新的數(shù)學(xué)工具。粗糙集理論建立在分類機(jī)制的基礎(chǔ)之上,將分類理解為特定空間上的等價(jià)關(guān)系,而等價(jià)關(guān)系構(gòu)成了對(duì)該空間的劃分。該理論將知識(shí)理解為對(duì)數(shù)據(jù)的劃分,每一劃分的集合稱為概念。粗糙集理論的主要思想是在保持信息系統(tǒng)分類能力不變的前提下,利用己知的知識(shí)庫(kù),將不精確或不確定的知識(shí)用知識(shí)庫(kù)中己有的知識(shí)來近似刻畫,通過知識(shí)的補(bǔ)充!約簡(jiǎn),導(dǎo)出問題的決策或分類規(guī)則。粗糙集理論與其它處理不確定和不精確問題理論最顯著的區(qū)別是粗糙集理論無須提供問題所需處理的數(shù)據(jù)集合之外的任何先驗(yàn)信息,對(duì)問題的不確定性的描述或處理比較客觀,又由于這個(gè)理論未包含處理不精確或不確定原始數(shù)據(jù)的機(jī)制,所以該理論與概率論!模糊數(shù)學(xué)!證據(jù)理論等其它處理不精確或不確定問題的理論有很強(qiáng)的互補(bǔ)性。粗糙集理論不僅為信息科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)提供了新的研究方法,而且為智能信息處理提供了有效的處理技術(shù)。目前粗糙集理論己經(jīng)是人工智能領(lǐng)域方面的一個(gè)研究熱點(diǎn),成為數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的主要技術(shù)之一,受到各國(guó)學(xué)者的高度重視。
搜一下:數(shù)據(jù)挖掘中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯的概念是啥?

6,什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)具有模仿人的大腦判斷能力和適應(yīng)能力,可并行處理多種數(shù)據(jù)功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī),可以判斷對(duì)象的性質(zhì)與狀態(tài),并能采取相應(yīng)的行動(dòng),而且可同時(shí)并行處理實(shí)時(shí)變化的大量數(shù)據(jù),并引出結(jié)論。以往的信息處理系統(tǒng)只能處理?xiàng)l理清晰、經(jīng)絡(luò)分明的數(shù)據(jù)。而人的大腦卻具有能處理支離破碎、含糊不清信息的靈活性,因而第六代計(jì)算機(jī)將在較大程度上類似人腦的智慧和靈活性。人腦有140億神經(jīng)元及10億多神經(jīng)鍵,人腦總體運(yùn)行速度相當(dāng)于每秒1000萬億次的電腦功能。用許多微處理機(jī)模仿人腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu),采用大量的并行分布式網(wǎng)絡(luò)就構(gòu)成了神經(jīng)電腦。神經(jīng)電腦除有許多處理器外,還有類似神經(jīng)的節(jié)點(diǎn),每個(gè)節(jié)點(diǎn)與許多點(diǎn)相連。若把每一步運(yùn)算分配給每臺(tái)微處理器,它們同時(shí)運(yùn)算,其信息處理速度和智能會(huì)大大提高。神經(jīng)電子計(jì)算機(jī)的信息不是存在存儲(chǔ)器中,而是存儲(chǔ)在神經(jīng)元之間的聯(lián)絡(luò)網(wǎng)中。若有節(jié)點(diǎn)斷裂,電腦仍有重建資料的能力,它還具有聯(lián)想記憶、視覺和聲音識(shí)別能力。神經(jīng)電子計(jì)算機(jī)將會(huì)廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域。它能識(shí)別文字、符號(hào)、圖形、語言以及聲納和雷達(dá)收到的信號(hào),判讀支票,對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行估計(jì),分析新產(chǎn)品,進(jìn)行醫(yī)學(xué)診斷,控制智能機(jī)器人,實(shí)現(xiàn)汽車自動(dòng)駕駛和飛行器的自動(dòng)駕駛,發(fā)現(xiàn)、識(shí)別軍事目標(biāo),進(jìn)行智能決策和智能指揮等。日本科學(xué)家開發(fā)的神經(jīng)電子計(jì)算機(jī)用的大規(guī)模集成電路芯片,在1.5厘米正方的硅片上可設(shè)置400個(gè)神經(jīng)元和40000個(gè)神經(jīng)鍵,這種芯片能實(shí)現(xiàn)每秒2億次的運(yùn)算速度。美國(guó)研究出由左腦和右腦兩個(gè)神經(jīng)塊連接而成的神經(jīng)電子計(jì)算機(jī)。右腦為經(jīng)驗(yàn)功能部分,有1萬多個(gè)神經(jīng)元,適于圖像識(shí)別;左腦為識(shí)別功能部分,含有100萬個(gè)神經(jīng)元,用于存儲(chǔ)單詞和語法規(guī)則。
這個(gè)其實(shí)你安靜下來查查百度也挺快的,人講的話漏洞還是蠻多的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以想象成機(jī)器人腦。盡量簡(jiǎn)單講吧,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初衷是人希望計(jì)算機(jī)能模擬人的思維方式解決這些問題:識(shí)別物體,識(shí)別數(shù)據(jù)類型——》進(jìn)而做到預(yù)測(cè)物體發(fā)展,預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)變化。比如預(yù)測(cè)股票,電影票房等等。那人的思維方式是怎樣的呢?是多維的網(wǎng)狀的。比如,識(shí)別一個(gè)杯子只需要一瞬間,但你判斷的過程是通過杯子的各種特征綜合反映出來是一個(gè)杯子的。這種各種特征的綜合反映就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特點(diǎn)。抽象一點(diǎn),你輸入一組能代表杯子的特征,經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理,它能告訴你這是一個(gè)杯子。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就算成了。其中,你輸入的一組特征就是輸入向量;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由你自己設(shè)計(jì)的,包括層數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù),都是模擬人腦復(fù)雜程度的。解決什么樣的問題,就用適當(dāng)?shù)膹?fù)雜程度。處理指的是各種函數(shù)。最后能告訴你是個(gè)杯子,就算是輸出了。當(dāng)然,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是很準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò),因?yàn)檫@是和人自己對(duì)大腦的研究成正比的。但因?yàn)榧嫒菪詮?qiáng),建模方便的特征,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用范圍還是相當(dāng)廣的。希望沒有誤導(dǎo)你。
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