强奸久久久久久久|草草浮力在线影院|手机成人无码av|亚洲精品狼友视频|国产国模精品一区|久久成人中文字幕|超碰在线视屏免费|玖玖欧洲一区二区|欧美精品无码一区|日韩无遮一区二区

首頁 > 廠商 > 經(jīng)驗(yàn) > 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測原理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測原理

來源：整理 時(shí)間：2023-08-27 11:20:47 編輯：智能門戶 手機(jī)版

本文目錄一覽

1，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測原理

Back Propagation BP (Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即誤差反傳誤差反向傳抄播算法的學(xué)習(xí)過程，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過程組成。輸入層各神經(jīng)元負(fù)責(zé)襲接收來自外界的輸入信息，并傳遞給中間層各神經(jīng)元；中間層是內(nèi)部信息處理層，負(fù)責(zé)信息變換，根據(jù)信息變化2113能力的需求，中間層（隱含層）可以設(shè)計(jì)為單隱層5261或者多隱層結(jié)構(gòu)；最后一個(gè)隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息，4102經(jīng)進(jìn)一步處理后，完成一次學(xué)習(xí)的正向1653傳播處理過程，由輸出層向外界輸出信息處理結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很多種，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最常用。
你說呢...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測原理

2，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理怎么樣

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅是現(xiàn)在的思維模式，計(jì)算機(jī)的將來計(jì)算模式，還是簡單的細(xì)胞的運(yùn)算模式。他們沒有真正的思考，而是計(jì)算。計(jì)算是機(jī)器也能夠做到的，因此不管人是否理解或者機(jī)器是否知道，都可以從容應(yīng)對(duì)。而不知道的事物如此之多，因此不必?fù)?dān)心他們會(huì)自動(dòng)的進(jìn)入圈套。他們不僅是可以識(shí)別計(jì)策的，還是具有分辨計(jì)策的能力的，因此必須留心別進(jìn)入他們的世界，以免變得面目全非。神經(jīng)的聯(lián)系來源于突觸，但是這是復(fù)雜的，因此不要把他們變的簡單化，因?yàn)檫@將把神經(jīng)變的難以顯現(xiàn)。沒有這些就沒有自己。神經(jīng)不僅是可以從一點(diǎn)出發(fā)，到達(dá)任何一點(diǎn)的，還是可以從一個(gè)神經(jīng)進(jìn)入另一個(gè)神經(jīng)的，因此必須小心不要到達(dá)不可及之地。那里是隱私的儲(chǔ)藏地點(diǎn)。那里充滿著機(jī)關(guān)算計(jì)以及絕殺的危險(xiǎn)之地。
rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（radical basis function）。徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種高效的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有其他前向網(wǎng)絡(luò)所不具有的最佳逼近性能和全局最優(yōu)特性，并且結(jié)構(gòu)簡單，訓(xùn)練速度快。同時(shí)，它也是一種可以廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、非線性函數(shù)逼近等領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理怎么樣

3，rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理是用RBF作為隱單元的“基”構(gòu)成隱含層空間，這樣就可以將輸入矢量直接映射到隱空間，而不需要通過權(quán)連接。當(dāng)RBF的中心點(diǎn)確定以后，這種映射關(guān)系也就確定了。而隱含層空間到輸出空間的映射是線性的，即網(wǎng)絡(luò)的輸出是隱單元輸出的線性加權(quán)和，此處的權(quán)即為網(wǎng)絡(luò)可調(diào)參數(shù)。其中，隱含層的作用是把向量從低維度的p映射到高維度的h，這樣低維度線性不可分的情況到高維度就可以變得線性可分了，主要就是核函數(shù)的思想。這樣，網(wǎng)絡(luò)由輸入到輸出的映射是非線性的，而網(wǎng)絡(luò)輸出對(duì)可調(diào)參數(shù)而言卻又是線性的。網(wǎng)絡(luò)的權(quán)就可由線性方程組直接解出，從而大大加快學(xué)習(xí)速度并避免局部極小問題。擴(kuò)展資料BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱節(jié)點(diǎn)采用輸入模式與權(quán)向量的內(nèi)積作為激活函數(shù)的自變量，而激活函數(shù)采用Sigmoid函數(shù)。各調(diào)參數(shù)對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)的輸出具有同等地位的影響，因此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)非線性映射的全局逼近。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱節(jié)點(diǎn)采用輸入模式與中心向量的距離（如歐式距離）作為函數(shù)的自變量，并使用徑向基函數(shù)（如Gaussian函數(shù)）作為激活函數(shù)。神經(jīng)元的輸入離徑向基函數(shù)中心越遠(yuǎn)，神經(jīng)元的激活程度就越低（高斯函數(shù)）。RBF網(wǎng)絡(luò)的輸出與部分調(diào)參數(shù)有關(guān)，譬如，一個(gè)wij值只影響一個(gè)yi的輸出（參考上面第二章網(wǎng)絡(luò)輸出），RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因此具有“局部映射”特性。參考資料來源：百度百科-徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)

rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

4，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么理論支持

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(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。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于模式識(shí)別、信號(hào)處理、知識(shí)工程、專家系統(tǒng)、優(yōu)化組合、機(jī)器人控制等。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論本身以及相關(guān)理論、相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用定將更加深入。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究可以分為理論研究和應(yīng)用研究兩大方面。理論研究可分為以下兩類：1、利用神經(jīng)生理與認(rèn)知科學(xué)研究人類思維以及智能機(jī)理。2、利用神經(jīng)基礎(chǔ)理論的研究成果，用數(shù)理方法探索功能更加完善、性能更加優(yōu)越的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，深入研究網(wǎng)絡(luò)算法和性能，如：穩(wěn)定性、收斂性、容錯(cuò)性、魯棒性等；開發(fā)新的網(wǎng)絡(luò)數(shù)理理論，如：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)、非線性神經(jīng)場等。應(yīng)用研究可分為以下兩類：1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬和硬件實(shí)現(xiàn)的研究。2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各個(gè)領(lǐng)域中應(yīng)用的研究。
深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。　　多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指單計(jì)算層感知器只能解決線性可分問題，而大量的分類問題是線性不可分的?？朔斡?jì)算層感知器這一局限性的有效辦法是，在輸入層與輸出層之間引入隱層（隱層個(gè)數(shù)可以大于或等于1）作為輸入模式“的內(nèi)部表示”　，單計(jì)算層感知器變成多（計(jì)算）層感知器?！　⊙a(bǔ)充：　　深度學(xué)習(xí)的概念由hinton等人于2006年提出。基于深信度網(wǎng)(dbn)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動(dòng)編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個(gè)真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對(duì)關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能?！　∩疃葘W(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

5，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的介紹

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks,NN）是由大量的、簡單的處理單元（稱為神經(jīng)元）廣泛地互相連接而形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它反映了人腦功能的許多基本特征，是一個(gè)高度復(fù)雜的非線性動(dòng)力學(xué)習(xí)系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行、分布式存儲(chǔ)和處理、自組織、自適應(yīng)和自學(xué)能力，特別適合處理需要同時(shí)考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與神經(jīng)科學(xué)、數(shù)理科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、信息科學(xué)、控制論、機(jī)器人學(xué)、微電子學(xué)、心理學(xué)、光計(jì)算、分子生物學(xué)等有關(guān)，是一門新興的邊緣交叉學(xué)科。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)在于神經(jīng)元。神經(jīng)元是以生物神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)細(xì)胞為基礎(chǔ)的生物模型。在人們對(duì)生物神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行研究，以探討人工智能的機(jī)制時(shí)，把神經(jīng)元數(shù)學(xué)化，從而產(chǎn)生了神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型。大量的形式相同的神經(jīng)元連結(jié)在—起就組成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)高度非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。雖然，每個(gè)神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能都不復(fù)雜，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)行為則是十分復(fù)雜的；因此，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以表達(dá)實(shí)際物理世界的各種現(xiàn)象。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是以神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)來描述的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNuearlNewtokr)s,是對(duì)人類大腦系統(tǒng)的一階特性的一種描。簡單地講,它是一個(gè)數(shù)學(xué)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌?jié)點(diǎn)特點(diǎn)和學(xué)習(xí)規(guī)則來表示。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人們的巨大吸引力主要在下列幾點(diǎn)：1．并行分布處理。2．高度魯棒性和容錯(cuò)能力。3．分布存儲(chǔ)及學(xué)習(xí)能力。4．能充分逼近復(fù)雜的非線性關(guān)系。在控制領(lǐng)域的研究課題中，不確定性系統(tǒng)的控制問題長期以來都是控制理論研究的中心主題之一，但是這個(gè)問題一直沒有得到有效的解決。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，使它在對(duì)不確定性系統(tǒng)的控制過程中自動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的特性，從而自動(dòng)適應(yīng)系統(tǒng)隨時(shí)間的特性變異，以求達(dá)到對(duì)系統(tǒng)的最優(yōu)控制；顯然這是一種十分振奮人心的意向和方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型現(xiàn)在有數(shù)十種之多，應(yīng)用較多的典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、ART網(wǎng)絡(luò)和Kohonen網(wǎng)絡(luò)。 學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一種最重要也最令人注目的特點(diǎn)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展進(jìn)程中,學(xué)習(xí)算法的研究有著十分重要的地位。目前,人們所提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是和學(xué)習(xí)算法相應(yīng)的。所以,有時(shí)人們并不去祈求對(duì)模型和算法進(jìn)行嚴(yán)格的定義或區(qū)分。有的模型可以有多種算法。而有的算法可能可用于多種模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,對(duì)外部環(huán)境提供的模式樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,并能存儲(chǔ)這種模式,則稱為感知器;對(duì)外部環(huán)境有適應(yīng)能力,能自動(dòng)提取外部環(huán)境變化特征,則稱為認(rèn)知器。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)中,一般分為有教師和無教師學(xué)習(xí)兩種。感知器采用有教師信號(hào)進(jìn)行學(xué)習(xí),而認(rèn)知器則采用無教師信號(hào)學(xué)習(xí)的。在主要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如Bp網(wǎng)絡(luò),Hopfield網(wǎng)絡(luò),ART絡(luò)和Kohonen網(wǎng)絡(luò)中;Bp網(wǎng)絡(luò)和Hopfield網(wǎng)絡(luò)是需要教師信號(hào)才能進(jìn)行學(xué)習(xí)的;而ART網(wǎng)絡(luò)和Khonone網(wǎng)絡(luò)則無需教師信號(hào)就可以學(xué)習(xí)49[]。所謂教師信號(hào),就是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中由外部提供的模式樣本信號(hào)。

6，什么是網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)

一.一些基本常識(shí)和原理 [什么叫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?] 人的思維有邏輯性和直觀性兩種不同的基本方式。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。 [人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理] 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先要以一定的學(xué)習(xí)準(zhǔn)則進(jìn)行學(xué)習(xí)，然后才能工作。現(xiàn)以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)手寫“A”、“B”兩個(gè)字母的識(shí)別為例進(jìn)行說明，規(guī)定當(dāng)“A”輸入網(wǎng)絡(luò)時(shí)，應(yīng)該輸出“1”，而當(dāng)輸入為“B”時(shí)，輸出為“0”。 所以網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的準(zhǔn)則應(yīng)該是：如果網(wǎng)絡(luò)作出錯(cuò)誤的的判決，則通過網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，應(yīng)使得網(wǎng)絡(luò)減少下次犯同樣錯(cuò)誤的可能性。首先，給網(wǎng)絡(luò)的各連接權(quán)值賦予(0，1)區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)值，將“A”所對(duì)應(yīng)的圖象模式輸入給網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)將輸入模式加權(quán)求和、與門限比較、再進(jìn)行非線性運(yùn)算，得到網(wǎng)絡(luò)的輸出。在此情況下，網(wǎng)絡(luò)輸出為“1”和“0”的概率各為50%，也就是說是完全隨機(jī)的。這時(shí)如果輸出為“1”(結(jié)果正確)，則使連接權(quán)值增大，以便使網(wǎng)絡(luò)再次遇到“A”模式輸入時(shí)，仍然能作出正確的判斷。 如果輸出為“0”(即結(jié)果錯(cuò)誤)，則把網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值朝著減小綜合輸入加權(quán)值的方向調(diào)整，其目的在于使網(wǎng)絡(luò)下次再遇到“A”模式輸入時(shí)，減小犯同樣錯(cuò)誤的可能性。如此操作調(diào)整，當(dāng)給網(wǎng)絡(luò)輪番輸入若干個(gè)手寫字母“A”、“B”后，經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)按以上學(xué)習(xí)方法進(jìn)行若干次學(xué)習(xí)后，網(wǎng)絡(luò)判斷的正確率將大大提高。這說明網(wǎng)絡(luò)對(duì)這兩個(gè)模式的學(xué)習(xí)已經(jīng)獲得了成功，它已將這兩個(gè)模式分布地記憶在網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)連接權(quán)值上。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)再次遇到其中任何一個(gè)模式時(shí)，能夠作出迅速、準(zhǔn)確的判斷和識(shí)別。一般說來，網(wǎng)絡(luò)中所含的神經(jīng)元個(gè)數(shù)越多，則它能記憶、識(shí)別的模式也就越多。
人的思維有邏輯性和直觀性兩種不同的基本方式。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。
當(dāng)你違法操作時(shí)候 電腦會(huì)彈出警告對(duì)話框
比如沒白天沒黑夜的玩游戲
文章TAG：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測原理

最近更新

經(jīng)驗(yàn)文章排行榜