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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其算法實(shí)現(xiàn)方式

來(lái)源：整理 時(shí)間：2023-09-02 15:20:40 編輯：智能門(mén)戶 手機(jī)版

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1，什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其算法實(shí)現(xiàn)方式

數(shù)學(xué)工具，實(shí)現(xiàn)兩組數(shù)據(jù)的映射（類似函數(shù)的映射，不同的是它強(qiáng)大地實(shí)現(xiàn)了兩組任意階矩陣之間的映射關(guān)系） 最經(jīng)典的算法是：BP算法。 其思想是利用誤差作為修正映射精確度的指導(dǎo)，最終實(shí)現(xiàn)符合要求的映射。

什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其算法實(shí)現(xiàn)方式

2，問(wèn)一下大家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有多少種啊說(shuō)能科普一下啊

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種算法，只是說(shuō)比較大，屬于大型算法。里面有一些協(xié)助的小算法，比如bp，rnn，lstm 屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。 這個(gè)沒(méi)幾個(gè)月說(shuō)不清楚的
1、引入動(dòng)量項(xiàng)2、變尺度法3、變步長(zhǎng)法具體怎么做，網(wǎng)上都有相關(guān)資料，公式比較難打，只能寫(xiě)到這個(gè)份

問(wèn)一下大家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有多少種啊說(shuō)能科普一下啊

3，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的介紹

BP（Back Propagation）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(wú)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(guò)反向傳播來(lái)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(hide layer)和輸出層(output layer)。
這上面不好回答！有的重復(fù)字符不允許發(fā)表！我已經(jīng)發(fā)到你郵箱里了餓！

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的介紹

4，什么是蟻群算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法遺傳算法

蟻群算法又稱螞蟻算法，是一種用來(lái)在圖中尋找優(yōu)化路徑的機(jī)率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士論文中提出，其靈感來(lái)源于螞蟻在尋找食物過(guò)程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為。蟻群算法是一種模擬進(jìn)化算法,初步的研究表明該算法具有許多優(yōu)良的性質(zhì).針對(duì)PID控制器參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題,將蟻群算法設(shè)計(jì)的結(jié)果與遺傳算法設(shè)計(jì)的結(jié)果進(jìn)行了比較,數(shù)值仿真結(jié)果表明,蟻群算法具有一種新的模擬進(jìn)化優(yōu)化方法的有效性和應(yīng)用價(jià)值。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 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(guò)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(guò)程可以寫(xiě)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(lái)，結(jié)果是忽然間產(chǎn)生想法或解決問(wèn)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(guò)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(guò)神經(jīng)元之間同時(shí)相互作用的動(dòng)態(tài)過(guò)程來(lái)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。 （2）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)饃擬或準(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。 （4）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。 遺傳算法，是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型，是一種通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解的方法，它最初由美國(guó)Michigan大學(xué)J.Holland教授于1975年首先提出來(lái)的，并出版了頗有影響的專著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA這個(gè)名稱才逐漸為人所知，J.Holland教授所提出的GA通常為簡(jiǎn)單遺傳算法（SGA）。

5，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粗集理論是智能信息處理的兩種重要的方法,其任務(wù)是從大量觀察和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)、表達(dá)知識(shí)和推理決策規(guī)則。粗集理論是基于不可分辯性思想和知識(shí)簡(jiǎn)化方法,從數(shù)據(jù)中推理邏輯規(guī)則,適合于數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化、數(shù)據(jù)相關(guān)性查找、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式、從數(shù)據(jù)中提取規(guī)則等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是利用非線性映射的思想和并行處理方法,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身的結(jié)構(gòu)表達(dá)輸入與輸出關(guān)聯(lián)知識(shí)的隱函數(shù)編碼,具有較強(qiáng)的并行處理、逼近和分類能力。在處理不準(zhǔn)確、不完整的知識(shí)方面,粗集理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都顯示出較強(qiáng)的適應(yīng)能力,然而兩者處理信息的方法是不同的,粗集方法模擬人類的抽象邏輯思維,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法模擬形象直覺(jué)思維,具有很強(qiáng)的互補(bǔ)性。 首先,通過(guò)粗集理論方法減少信息表達(dá)的屬性數(shù)量,去掉冗余信息,使訓(xùn)練集簡(jiǎn)化,減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的復(fù)雜性和訓(xùn)練時(shí)間;其次利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)良的并行處理、逼近和分類能力來(lái)處理風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警這類非線性問(wèn)題,具有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力;再次,粗集理論在簡(jiǎn)化知識(shí)的同時(shí),很容易推理出決策規(guī)則,因而可以作為后續(xù)使用中的信息識(shí)別規(guī)則,將粗集得到的結(jié)果與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的結(jié)果相比較,以便相互驗(yàn)證;最后,粗集理論的方法和結(jié)果簡(jiǎn)單易懂,而且以規(guī)則的形式給出,通過(guò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也具有一定的解釋能力。因此,粗集理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合方法具有許多優(yōu)點(diǎn),非常適合處理諸如企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警這類非結(jié)構(gòu)化、非線性的復(fù)雜問(wèn)題。 關(guān)于輸入的問(wèn)題--輸入模塊。 這一階段包括初始指標(biāo)體系確定，根據(jù)所確定的指標(biāo)體系而形成的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)及數(shù)據(jù)預(yù)處理。企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)的初始評(píng)價(jià)指標(biāo)如下： 企業(yè)外部因素：政治環(huán)境(法律法規(guī)及其穩(wěn)定性)，經(jīng)濟(jì)環(huán)境（社會(huì)總體收入水平，物價(jià)水平，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率），產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（進(jìn)入產(chǎn)業(yè)障礙，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)量及集中程度），市場(chǎng)環(huán)境（市場(chǎng)大?。? 企業(yè)內(nèi)部因素：企業(yè)盈利能力（銷售利潤(rùn)率，企業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率），產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)能力（產(chǎn)品銷售率，市場(chǎng)占有率），技術(shù)開(kāi)發(fā)能力（技術(shù)開(kāi)發(fā)費(fèi)比率，企業(yè)專業(yè)技術(shù)人才比重），資金籌措能力（融資率）,企業(yè)職工凝聚力（企業(yè)員工流動(dòng)率），管理人才資源，信息資源；戰(zhàn)略本身的風(fēng)險(xiǎn)因素（戰(zhàn)略目標(biāo)，戰(zhàn)略重點(diǎn)，戰(zhàn)略措施，戰(zhàn)略方針）。 本文所建立的預(yù)警指標(biāo)系統(tǒng)是針對(duì)普遍意義上的企業(yè)，當(dāng)該指標(biāo)系統(tǒng)運(yùn)用于實(shí)際企業(yè)時(shí)，需要對(duì)具體指標(biāo)進(jìn)行適當(dāng)?shù)脑黾踊驕p少。因?yàn)楦鱾€(gè)企業(yè)有其具體的戰(zhàn)略目標(biāo)、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)等特性。 計(jì)算處理模塊。這一模塊主要包括粗集處理部分和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理部分。 粗集處理階段。根據(jù)粗集的簡(jiǎn)化規(guī)則及決策規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行約簡(jiǎn)，構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始結(jié)構(gòu)，便于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。 企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)分析需要解決的問(wèn)題是在保證對(duì)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)評(píng)價(jià)一致的情況下,選擇最少的特征集,以便減少屬性維數(shù)、降低計(jì)算工作量和減少不確定因素的影響,粗集理論中的屬性約簡(jiǎn)算法可以很好地解決這個(gè)問(wèn)題。 然后是輸出模塊~ 該模塊是對(duì)將發(fā)生的戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題發(fā)出警報(bào)。 按照戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)大小強(qiáng)弱程度的不同，可將其分為三個(gè)層次。第一層次是輕微戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)，是損失較小、后果不甚明顯，對(duì)企業(yè)的戰(zhàn)略管理活動(dòng)不構(gòu)成重要影響的各類風(fēng)險(xiǎn)。這類風(fēng)險(xiǎn)一般情況下無(wú)礙大局，僅對(duì)企業(yè)形成局部和微小的傷害。第二層次是一般戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)，是損失適中、后果明顯但不構(gòu)成致命性威脅的各類風(fēng)險(xiǎn)。這類風(fēng)險(xiǎn)的直接后果使企業(yè)遭受一定損失，并對(duì)其戰(zhàn)略管理的某些方面帶來(lái)較大的不利影響或留有一定后遺癥。第三層次是致命性戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)，指損失較大，后果嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)。這類風(fēng)險(xiǎn)的直接后果往往會(huì)威脅企業(yè)的生存，導(dǎo)致重大損失，使之一時(shí)不能恢復(fù)或遭受破產(chǎn)。在實(shí)際操作中，每個(gè)企業(yè)應(yīng)根據(jù)具體的狀況，將這三個(gè)層次以具體的數(shù)值表現(xiàn)出來(lái)。 下面回答你的問(wèn)題： 總的來(lái)說(shuō)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的是初始指標(biāo)體系；輸出的是風(fēng)險(xiǎn)。 你所說(shuō)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該說(shuō)屬于輸出范疇，具體等級(jí)分為三級(jí):無(wú)警、輕警、重警，并用綠、黃、紅三種顏色燈號(hào)表示。其中綠燈區(qū)表示企業(yè)綜合指標(biāo)所反映的實(shí)際運(yùn)行值與目標(biāo)值基本一致，運(yùn)行良好;黃燈區(qū)表示企業(yè)綜合指標(biāo)所反映的實(shí)際運(yùn)行值與目標(biāo)值偏離較大，要引起企業(yè)的警惕。若采取一定的措施可轉(zhuǎn)為綠燈區(qū)，若不重視可在短期內(nèi)轉(zhuǎn)為紅燈區(qū);紅燈區(qū)則表示這種偏離超過(guò)企業(yè)接受的可能，并給企業(yè)帶來(lái)整體性的重大損失。例如:銷售利潤(rùn)率極低、資產(chǎn)負(fù)債率過(guò)高，資源配置不合理、缺乏發(fā)展后勁等，必須找出原因，繼而采取有效措施，使企業(yè)的戰(zhàn)略管理活動(dòng)始終處于“安全”的狀態(tài)。 希望以上答案能夠幫到你，祝你好運(yùn)~

6，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是什么

Introduction -------------------------------------------------------------------------------- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是新技術(shù)領(lǐng)域中的一個(gè)時(shí)尚詞匯。很多人聽(tīng)過(guò)這個(gè)詞，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介紹所有關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本包括它的功能、一般結(jié)構(gòu)、相關(guān)術(shù)語(yǔ)、類型及其應(yīng)用。 “神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”這個(gè)詞實(shí)際是來(lái)自于生物學(xué)，而我們所指的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正確的名稱應(yīng)該是“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）”。在本文，我會(huì)同時(shí)使用這兩個(gè)互換的術(shù)語(yǔ)。 一個(gè)真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由數(shù)個(gè)至數(shù)十億個(gè)被稱為神經(jīng)元的細(xì)胞（組成我們大腦的微小細(xì)胞）所組成，它們以不同方式連接而型成網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是嘗試模擬這種生物學(xué)上的體系結(jié)構(gòu)及其操作。在這里有一個(gè)難題：我們對(duì)生物學(xué)上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知道的不多！因此，不同類型之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)有很大的不同，我們所知道的只是神經(jīng)元基本的結(jié)構(gòu)。 The neuron -------------------------------------------------------------------------------- 雖然已經(jīng)確認(rèn)在我們的大腦中有大約50至500種不同的神經(jīng)元，但它們大部份都是基于基本神經(jīng)元的特別細(xì)胞?；旧窠?jīng)元包含有synapses、soma、axon及dendrites。Synapses負(fù)責(zé)神經(jīng)元之間的連接，它們不是直接物理上連接的，而是它們之間有一個(gè)很小的空隙允許電子訊號(hào)從一個(gè)神經(jīng)元跳到另一個(gè)神經(jīng)元。然后這些電子訊號(hào)會(huì)交給soma處理及以其內(nèi)部電子訊號(hào)將處理結(jié)果傳遞給axon。而axon會(huì)將這些訊號(hào)分發(fā)給dendrites。最后，dendrites帶著這些訊號(hào)再交給其它的synapses，再繼續(xù)下一個(gè)循環(huán)。 如同生物學(xué)上的基本神經(jīng)元，人工的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有基本的神經(jīng)元。每個(gè)神經(jīng)元有特定數(shù)量的輸入，也會(huì)為每個(gè)神經(jīng)元設(shè)定權(quán)重（weight）。權(quán)重是對(duì)所輸入的資料的重要性的一個(gè)指標(biāo)。然后，神經(jīng)元會(huì)計(jì)算出權(quán)重合計(jì)值（net value），而權(quán)重合計(jì)值就是將所有輸入乘以它們的權(quán)重的合計(jì)。每個(gè)神經(jīng)元都有它們各自的臨界值（threshold），而當(dāng)權(quán)重合計(jì)值大于臨界值時(shí)，神經(jīng)元會(huì)輸出1。相反，則輸出0。最后，輸出會(huì)被傳送給與該神經(jīng)元連接的其它神經(jīng)元繼續(xù)剩余的計(jì)算。 Learning -------------------------------------------------------------------------------- 正如上述所寫(xiě)，問(wèn)題的核心是權(quán)重及臨界值是該如何設(shè)定的呢？世界上有很多不同的訓(xùn)練方式，就如網(wǎng)絡(luò)類型一樣多。但有些比較出名的包括back-propagation, delta rule及Kohonen訓(xùn)練模式。 由于結(jié)構(gòu)體系的不同，訓(xùn)練的規(guī)則也不相同，但大部份的規(guī)則可以被分為二大類別 - 監(jiān)管的及非監(jiān)管的。監(jiān)管方式的訓(xùn)練規(guī)則需要“教師”告訴他們特定的輸入應(yīng)該作出怎樣的輸出。然后訓(xùn)練規(guī)則會(huì)調(diào)整所有需要的權(quán)重值（這是網(wǎng)絡(luò)中是非常復(fù)雜的），而整個(gè)過(guò)程會(huì)重頭開(kāi)始直至數(shù)據(jù)可以被網(wǎng)絡(luò)正確的分析出來(lái)。監(jiān)管方式的訓(xùn)練模式包括有back-propagation及delta rule。非監(jiān)管方式的規(guī)則無(wú)需教師，因?yàn)樗麄兯a(chǎn)生的輸出會(huì)被進(jìn)一步評(píng)估。 Architecture -------------------------------------------------------------------------------- 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，遵守明確的規(guī)則一詞是最“模糊不清”的。因?yàn)橛刑嗖煌N類的網(wǎng)絡(luò)，由簡(jiǎn)單的布爾網(wǎng)絡(luò)（Perceptrons），至復(fù)雜的自我調(diào)整網(wǎng)絡(luò)（Kohonen），至熱動(dòng)態(tài)性網(wǎng)絡(luò)模型（Boltzmann machines）！而這些，都遵守一個(gè)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)。 一個(gè)網(wǎng)絡(luò)包括有多個(gè)神經(jīng)元“層”，輸入層、隱蔽層及輸出層。輸入層負(fù)責(zé)接收輸入及分發(fā)到隱蔽層（因?yàn)橛脩艨床灰?jiàn)這些層，所以見(jiàn)做隱蔽層）。這些隱蔽層負(fù)責(zé)所需的計(jì)算及輸出結(jié)果給輸出層，而用戶則可以看到最終結(jié)果?，F(xiàn)在，為免混淆，不會(huì)在這里更深入的探討體系結(jié)構(gòu)這一話題。對(duì)于不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的更多詳細(xì)資料可以看Generation5 essays 盡管我們討論過(guò)神經(jīng)元、訓(xùn)練及體系結(jié)構(gòu)，但我們還不清楚神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際做些什么。 The Function of ANNs -------------------------------------------------------------------------------- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被設(shè)計(jì)為與圖案一起工作 - 它們可以被分為分類式或聯(lián)想式。分類式網(wǎng)絡(luò)可以接受一組數(shù)，然后將其分類。例如ONR程序接受一個(gè)數(shù)字的影象而輸出這個(gè)數(shù)字?；蛘逷PDA32程序接受一個(gè)坐標(biāo)而將它分類成A類或B類（類別是由所提供的訓(xùn)練決定的）。更多實(shí)際用途可以看Applications in the Military中的軍事雷達(dá)，該雷達(dá)可以分別出車輛或樹(shù)。 聯(lián)想模式接受一組數(shù)而輸出另一組。例如HIR程序接受一個(gè)臟圖像而輸出一個(gè)它所學(xué)過(guò)而最接近的一個(gè)圖像。聯(lián)想模式更可應(yīng)用于復(fù)雜的應(yīng)用程序，如簽名、面部、指紋識(shí)別等。 The Ups and Downs of Neural Networks -------------------------------------------------------------------------------- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這個(gè)領(lǐng)域中有很多優(yōu)點(diǎn)，使得它越來(lái)越流行。它在類型分類/識(shí)別方面非常出色。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理例外及不正常的輸入數(shù)據(jù)，這對(duì)于很多系統(tǒng)都很重要（例如雷達(dá)及聲波定位系統(tǒng)）。很多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，即是他們仿照大腦的運(yùn)作方式工作。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也得助于神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)的發(fā)展，使它可以像人類一樣準(zhǔn)確地辨別物件而有電腦的速度！前途是光明的，但現(xiàn)在... 是的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有些不好的地方。這通常都是因?yàn)槿狈ψ銐驈?qiáng)大的硬件。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的力量源自于以并行方式處理資訊，即是同時(shí)處理多項(xiàng)數(shù)據(jù)。因此，要一個(gè)串行的機(jī)器模擬并行處理是非常耗時(shí)的。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一個(gè)問(wèn)題是對(duì)某一個(gè)問(wèn)題構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)所定義的條件不足 - 有太多因素需要考慮：訓(xùn)練的算法、體系結(jié)構(gòu)、每層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)、有多少層、數(shù)據(jù)的表現(xiàn)等，還有其它更多因素。因此，隨著時(shí)間越來(lái)越重要，大部份公司不可能負(fù)擔(dān)重復(fù)的開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去有效地解決問(wèn)題。 NN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Neural Network ANNs 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Artificial Neural Networks neurons 神經(jīng)元 synapses 神經(jīng)鍵 self-organizing networks 自我調(diào)整網(wǎng)絡(luò) networks modelling thermodynamic properties 熱動(dòng)態(tài)性網(wǎng)絡(luò)模型 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 網(wǎng)格算法我沒(méi)聽(tīng)說(shuō)過(guò) 好像只有網(wǎng)格計(jì)算這個(gè)詞 網(wǎng)格計(jì)算是伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)而迅速發(fā)展起來(lái)的，專門(mén)針對(duì)復(fù)雜科學(xué)計(jì)算的新型計(jì)算模式。這種計(jì)算模式是利用互聯(lián)網(wǎng)把分散在不同地理位置的電腦組織成一個(gè)“虛擬的超級(jí)計(jì)算機(jī)”，其中每一臺(tái)參與計(jì)算的計(jì)算機(jī)就是一個(gè)“節(jié)點(diǎn)”，而整個(gè)計(jì)算是由成千上萬(wàn)個(gè)“節(jié)點(diǎn)”組成的“一張網(wǎng)格”， 所以這種計(jì)算方式叫網(wǎng)格計(jì)算。這樣組織起來(lái)的“虛擬的超級(jí)計(jì)算機(jī)”有兩個(gè)優(yōu)勢(shì)，一個(gè)是數(shù)據(jù)處理能力超強(qiáng)；另一個(gè)是能充分利用網(wǎng)上的閑置處理能力。簡(jiǎn)單地講，網(wǎng)格是把整個(gè)網(wǎng)絡(luò)整合成一臺(tái)巨大的超級(jí)計(jì)算機(jī)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源、數(shù)據(jù)資源、信息資源、知識(shí)資源、專家資源的全面共享。
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