神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么，徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

來源：整理時間：2023-08-17 04:38:43 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
2，newrb 建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)netIW netLW netb 到底是什么含義求大神
3，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激勵函數(shù)的作用是什么有沒有形象的解釋
4，深度學(xué)習(xí)和多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
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
6，人工智能怎么做

1，徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

BP網(wǎng)絡(luò)用于函數(shù)逼近時，權(quán)值的調(diào)節(jié)采用的是負(fù)梯度下降法，這種調(diào)節(jié)權(quán)值的方法有它的局限性，既存在著收斂速度慢和局部極小等缺點。而徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在逼近能力、分類能力和學(xué)習(xí)速度等方面均優(yōu)于BO網(wǎng)絡(luò)。從理論上講，RBF網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)一樣可近似任何的連續(xù)非線形函數(shù)，兩者的主要差別在于各使用不同的作用函數(shù)，BP網(wǎng)絡(luò)中的隱層節(jié)點使用的是Sigmoid函數(shù)，其函數(shù)值在輸入空間中無限大的范圍內(nèi)為非零值，而RBF網(wǎng)絡(luò)的作用函數(shù)則是局部的。

我是來看評論的

徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

2，newrb 建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)netIW netLW netb 到底是什么含義求大神

你可以上《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之家》 nnetinfo找一張百《一篇文章讀懂徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理》的文章，上面有介紹徑向基。簡要來說，IW就是 input weight,輸入層到隱層的權(quán)重。（注度意，這里的權(quán)重與輸入的計算方式是用dist函數(shù)，而不是點乘）LW,就是layer weight,LWnet.b就是閾值，徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重不再用點乘，隱層的閾值也不是用加法，所以它們已經(jīng)不具內(nèi)用“權(quán)重、閾值”的物理意義。只是網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，用于計算，更詳細(xì)的，容在這小小篇幅就說不完了。希望點個贊

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3，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激勵函數(shù)的作用是什么有沒有形象的解釋

為什么要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，你先查一下！1）來源于這個名詞的解釋，是大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。2）如果不用激勵函數(shù)網(wǎng)絡(luò)收斂速度是很慢的。3）特征是二值化的，激勵函數(shù)有類似的作用！

以我個人的理解，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會有很多數(shù)據(jù)輸入，激活函數(shù)有兩個作用，第一是因為實際數(shù)據(jù)會有噪聲，為了讓噪聲對下一層的影響較小，采用激活函數(shù)可以抑制邊緣奇異性較大的數(shù)據(jù)，第二個作用就是對前一層輸出值進(jìn)行約束，這就好比人一樣，我們的身高在1-3米之間，加入計算中計算出了一個非常夸張的數(shù)，就可以用激勵函數(shù)約束（一般訓(xùn)練初時病態(tài)比較嚴(yán)重）在1-3米之間，常用的雙極型函數(shù)就是把數(shù)據(jù)都約束在-1到1的超球體內(nèi)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激勵函數(shù)的作用是什么有沒有形象的解釋

4，深度學(xué)習(xí)和多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

楊超，程序員如果要做事，想趕快入門，速度出活，請先死記?。荷疃葘W(xué)習(xí)=多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如果要寫論文，要作報告，要閑聊，請堅持一個原則：深度學(xué)習(xí)絕不僅僅是多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　“深度學(xué)習(xí)”和“多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”不存在區(qū)別關(guān)系。　　深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種。深度學(xué)習(xí)中最著名的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，在原來多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，加入了特征學(xué)習(xí)部分，這部分是模仿人腦對信號處理上的分級的?！　V義上說深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種。傳統(tǒng)意義上的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是只有輸入層、隱藏層、輸出層。其中隱藏層的層數(shù)根據(jù)需要而定，沒有明確的理論推導(dǎo)來說明到底多少層合適。而深度學(xué)習(xí)中最著名的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，在原來多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，加入了特征學(xué)習(xí)部分，這部分是模仿人腦對信號處理上的分級的。具體操作就是在原來的全連接的層前面加入了部分連接的卷積層與降維層，而且加入的是一個層級。輸入層 - 卷積層 -降維層 -卷積層 - 降維層 -- .... -- 隱藏層 -輸出層簡單來說，原來多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做的步驟是：特征映射到值。特征是人工挑選。深度學(xué)習(xí)做的步驟是信號->特征->值。特征是由網(wǎng)絡(luò)自己選擇。　　需要使用深度學(xué)習(xí)解決的問題有以下的特征：　　深度不足會出現(xiàn)問題。　　人腦具有一個深度結(jié)構(gòu)。　　認(rèn)知過程逐層進(jìn)行，逐步抽象?！　∩疃葘W(xué)習(xí)的核心思想：　　把學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)看作一個網(wǎng)絡(luò)，則深度學(xué)習(xí)的核心思路如下：　?、贌o監(jiān)督學(xué)習(xí)用于每一層網(wǎng)絡(luò)的pre-train；　　②每次用無監(jiān)督學(xué)習(xí)只訓(xùn)練一層，將其訓(xùn)練結(jié)果作為其高一層的輸入；　?、塾米皂敹碌谋O(jiān)督算法去調(diào)整所有層

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，簡寫為ANNs）也簡稱為神經(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經(jīng)驗，模擬人腦方式，實行模糊綜合判斷，推理解決常規(guī)方法難于對付的規(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與經(jīng)驗，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關(guān)系,而等價關(guān)系構(gòu)成了對該空間的劃分。該理論將知識理解為對數(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,利用己知的知識庫,將不精確或不確定的知識用知識庫中己有的知識來近似刻畫,通過知識的補(bǔ)充!約簡,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信息,對問題的不確定性的描述或處理比較客觀,又由于這個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)域方面的一個研究熱點,成為數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的主要技術(shù)之一,受到各國學(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，人工智能怎么做

人工智能在計算機(jī)上實現(xiàn)時有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機(jī)體所用的方法相同。這種方法叫工程學(xué)方法（Engineering，approach），它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法（Modeling，approach），它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機(jī)體所用的方法相同或相類似。本書介紹的遺傳算法（Generic，Algorithm，簡稱GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeural，Network，簡稱ANN）均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進(jìn)化機(jī)制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細(xì)胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細(xì)規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復(fù)雜，角色數(shù)量和活動空間增加，相應(yīng)的邏輯就會很復(fù)雜（按指數(shù)式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調(diào)試，最后為用戶提供一個新的版本或提供一個新補(bǔ)丁，非常麻煩。采用后一種方法時，編程者要為每一角色設(shè)計一個智能系統(tǒng)（一個模塊）來進(jìn)行控制，這個智能系統(tǒng)（模塊）開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠?qū)W習(xí)，能漸漸地適應(yīng)環(huán)境，應(yīng)付各種復(fù)雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓(xùn)，下一次運(yùn)行時就可能改正，至少不會永遠(yuǎn)錯下去，用不到發(fā)布新版本或打補(bǔ)丁。利用這種方法來實現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學(xué)的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應(yīng)用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細(xì)規(guī)定，應(yīng)用于復(fù)雜問題，通常會比前一種方法更省力。

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）的實現(xiàn)基于計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等多個學(xué)科的理論和技術(shù)基礎(chǔ)。下面我將從人工智能的基本原理、核心技術(shù)和算法方法等方面進(jìn)行介紹。首先，人工智能的基本原理是模擬人類的智能行為和思維過程。通過對人類思維、知識和行為的深入研究，人工智能試圖用計算機(jī)來模擬人類的思維過程，從而實現(xiàn)類似人類智能的決策、判斷和學(xué)習(xí)能力。人工智能研究的目標(biāo)是讓計算機(jī)能夠具備認(rèn)知能力和智能行為，以實現(xiàn)對真實環(huán)境的感知、理解、推理和決策。人工智能的核心技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理和計算機(jī)視覺等。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的關(guān)鍵技術(shù)之一，它通過讓計算機(jī)從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的模式和規(guī)律，并利用這些模式和規(guī)律來進(jìn)行預(yù)測和決策。機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。監(jiān)督學(xué)習(xí)通過給定一組已知的輸入和對應(yīng)的輸出，讓計算機(jī)從中學(xué)習(xí)建立輸入輸出的映射關(guān)系。無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是通過對一組輸入數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析和聚類等方法，自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)則是通過獎勵和懲罰機(jī)制，讓計算機(jī)在與環(huán)境交互的過程中逐步學(xué)習(xí)并優(yōu)化自己的策略。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種特殊形式，它模仿人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能，通過多層次的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息的處理和分析。深度學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域具有出色的表現(xiàn)，并被廣泛應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)中。自然語言處理是使計算機(jī)能夠理解和處理自然語言的技術(shù)。它涉及語音識別、語言理解、文本生成、機(jī)器翻譯等多個任務(wù)。通過使用自然語言處理技術(shù)，計算機(jī)可以理解用戶的語言輸入，并根據(jù)語義和上下文進(jìn)行相應(yīng)的回應(yīng)和處理。計算機(jī)視覺是使計算機(jī)能夠理解和處理圖像和視頻的技術(shù)。通過計算機(jī)視覺技術(shù)，計算機(jī)可以分析和識別圖像中的對象、場景、動作等信息。計算機(jī)視覺在人臉識別、目標(biāo)檢測、圖像生成等多個領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。除了上述核心技術(shù)外，還有其他的人工智能技術(shù)和算法，例如知識表示與推理、遺傳算法、專家系統(tǒng)等。這些技術(shù)和算法共同構(gòu)成了人工智能的核心基礎(chǔ)?？偠灾斯ぶ悄艿膶崿F(xiàn)離不開計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)等學(xué)科的理論和技術(shù)支撐。通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機(jī)視覺等關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用，人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)對數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)、理解和決策，從而模擬人類智能的思維和行為過程。隨著技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展，人工智能的應(yīng)用范圍將會越來越廣泛，對各個領(lǐng)域的發(fā)展和社會的進(jìn)步都將產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

人工智能分傳統(tǒng)的編程技術(shù)和模擬法，遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均屬于模擬發(fā)，人工智能是以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。有興趣可以到學(xué)校參觀學(xué)習(xí)。

這個說很簡單，做很復(fù)雜，所以不好說

能者為師。

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