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1，有沒有專業(yè)神經網絡圖可視化的軟件
2，如圖是神經元網絡結構示意簡圖圖中神經元都是興奮性
3，下圖是神經元網絡結構示意圖圖中神經元都是興奮性神
4，怎么畫出bp神經網絡結構圖
5，神經網絡模型的介紹
6，什么是圖神經網絡

1，有沒有專業(yè)神經網絡圖可視化的軟件

Edraw max可以用來制作網絡圖，操作簡單，內置的模板，也可以繪制流程圖，思維導圖。

有沒有專業(yè)神經網絡圖可視化的軟件

2，如圖是神經元網絡結構示意簡圖圖中神經元都是興奮性

(1)神經遞質　突觸間隙　特異性受體(2)不能由肌細胞產生的興奮在神經肌肉接頭處不能逆向傳遞(3)能

如圖是神經元網絡結構示意簡圖圖中神經元都是興奮性

3，下圖是神經元網絡結構示意圖圖中神經元都是興奮性神

a、由于b處和d處是突觸結構，因而興奮能夠在其結構中以化學信號進行傳遞；a處和c處是神經纖維，因而興奮能夠在其結構中以電信號進行傳導，a正確；b、若在c處給予一個適宜刺激，興奮能通過突觸傳遞到a處所在的神經元，因此在a處和b處的骨骼肌細胞膜上都能記錄到膜電位的變化，b正確；c、圖中能將電信號轉化為化學信號的有b處和d處，c錯誤；d、肌細胞產生的興奮在神經肌肉接頭處不能逆向傳遞，所以若給骨骼肌一個適宜刺激，在a處不能記錄到膜電位的變化，d正確．故選：c．

下圖是神經元網絡結構示意圖圖中神經元都是興奮性神

4，怎么畫出bp神經網絡結構圖

用B2鉛筆畫。

bp（back propagation）神經網絡是1986年由rumelhart和mccelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ柧毜亩鄬忧梆伨W絡，是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。bp網絡能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網絡的權值和閾值，使網絡的誤差平方和最小。bp神經網絡模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hidden layer)和輸出層(output layer)。用word可以畫，插入形狀。

5，神經網絡模型的介紹

神經網絡（Neural Networks,NN）是由大量的、簡單的處理單元（稱為神經元）廣泛地互相連接而形成的復雜網絡系統，它反映了人腦功能的許多基本特征，是一個高度復雜的非線性動力學習系統。神經網絡具有大規(guī)模并行、分布式存儲和處理、自組織、自適應和自學能力，特別適合處理需要同時考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題。神經網絡的發(fā)展與神經科學、數理科學、認知科學、計算機科學、人工智能、信息科學、控制論、機器人學、微電子學、心理學、光計算、分子生物學等有關，是一門新興的邊緣交叉學科。神經網絡的基礎在于神經元。神經元是以生物神經系統的神經細胞為基礎的生物模型。在人們對生物神經系統進行研究，以探討人工智能的機制時，把神經元數學化，從而產生了神經元數學模型。大量的形式相同的神經元連結在—起就組成了神經網絡。神經網絡是一個高度非線性動力學系統。雖然，每個神經元的結構和功能都不復雜，但是神經網絡的動態(tài)行為則是十分復雜的；因此，用神經網絡可以表達實際物理世界的各種現象。神經網絡模型是以神經元的數學模型為基礎來描述的。人工神經網絡(ArtificialNuearlNewtokr)s,是對人類大腦系統的一階特性的一種描。簡單地講,它是一個數學模型。神經網絡模型由網絡拓撲．節(jié)點特點和學習規(guī)則來表示。神經網絡對人們的巨大吸引力主要在下列幾點：1．并行分布處理。2．高度魯棒性和容錯能力。3．分布存儲及學習能力。4．能充分逼近復雜的非線性關系。在控制領域的研究課題中，不確定性系統的控制問題長期以來都是控制理論研究的中心主題之一，但是這個問題一直沒有得到有效的解決。利用神經網絡的學習能力，使它在對不確定性系統的控制過程中自動學習系統的特性，從而自動適應系統隨時間的特性變異，以求達到對系統的最優(yōu)控制；顯然這是一種十分振奮人心的意向和方法。人工神經網絡的模型現在有數十種之多，應用較多的典型的神經網絡模型包括BP神經網絡、Hopfield網絡、ART網絡和Kohonen網絡。學習是神經網絡一種最重要也最令人注目的特點。在神經網絡的發(fā)展進程中,學習算法的研究有著十分重要的地位。目前,人們所提出的神經網絡模型都是和學習算法相應的。所以,有時人們并不去祈求對模型和算法進行嚴格的定義或區(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。在神經網絡中,對外部環(huán)境提供的模式樣本進行學習訓練,并能存儲這種模式,則稱為感知器;對外部環(huán)境有適應能力,能自動提取外部環(huán)境變化特征,則稱為認知器。神經網絡在學習中,一般分為有教師和無教師學習兩種。感知器采用有教師信號進行學習,而認知器則采用無教師信號學習的。在主要神經網絡如Bp網絡,Hopfield網絡,ART絡和Kohonen網絡中;Bp網絡和Hopfield網絡是需要教師信號才能進行學習的;而ART網絡和Khonone網絡則無需教師信號就可以學習49[]。所謂教師信號,就是在神經網絡學習中由外部提供的模式樣本信號。

6，什么是圖神經網絡

圖說的是計算機拓撲里面的圖就是那個有邊和節(jié)點，有向圖，無向圖的那個。以這種數據結構為輸入并進行處理的神經網絡就是圖神經網絡了，結構會不太一樣，但是大同小異了。

人工神經網絡算法的作用機理還是比較難理解，現在以一個例子來說明其原理。這個例子是關于人的識別技術的，在門禁系統，逃犯識別，各種驗證碼破譯，銀行預留印鑒簽名比對,機器人設計等領域都有比較好的應用前景，當然也可以用來做客戶數據的挖掘工作，比如建立一個能篩選滿足某種要求的客戶群的模型。機器識別人和我們人類識別人的機理大體相似，看到一個人也就是識別對象以后，我們首先提取其關鍵的外部特征比如身高，體形，面部特征，聲音等等。根據這些信息大腦迅速在內部尋找相關的記憶區(qū)間，有這個人的信息的話，這個人就是熟人，否則就是陌生人。人工神經網絡就是這種機理。假設上圖中x(1)代表我們?yōu)殡娔X輸入的人的面部特征，x(2)代表人的身高特征x(3)代表人的體形特征x(4)代表人的聲音特征w(1)w(2)w(3)w(4)分別代表四種特征的鏈接權重，這個權重非常重要，也是人工神經網絡起作用的核心變量。現在我們隨便找一個人阿貓站在電腦面前，電腦根據預設變量提取這個人的信息，阿貓面部怎么樣，身高多少，體形胖瘦，聲音有什么特征，鏈接權重初始值是隨機的，假設每一個w均是0.25,這時候電腦按這個公式自動計算,y=x(1)*w(1)+x(2)*w(2)+x(3)*w(3)+x(4)*w(4)得出一個結果y,這個y要和一個門檻值（設為q）進行比較，如果y>q,那么電腦就判定這個人是阿貓,否則判定不是阿貓.由于第一次計算電腦沒有經驗,所以結果是隨機的.一般我們設定是正確的,因為我們輸入的就是阿貓的身體數據啊. 現在還是阿貓站在電腦面前,不過阿貓怕被電腦認出來,所以換了一件衣服,這個行為會影響阿貓的體形,也就是x(3)變了,那么最后計算的y值也就變了,它和q比較的結果隨即發(fā)生變化,這時候電腦的判斷失誤,它的結論是這個人不是阿貓.但是我們告訴它這個人就是阿貓,電腦就會追溯自己的判斷過程,到底是哪一步出錯了,結果發(fā)現原來阿貓體形x(3)這個體征的變化導致了其判斷失誤,很顯然,體形x(3)欺騙了它,這個屬性在人的識別中不是那么重要,電腦自動修改其權重w(3),第一次我對你是0.25的相信,現在我降低信任值,我0.10的相信你.修改了這個權重就意味著電腦通過學習認為體形在判斷一個人是否是自己認識的人的時候并不是那么重要.這就是機器學習的一個循環(huán).我們可以要求阿貓再穿一雙高跟皮鞋改變一下身高這個屬性,讓電腦再一次進行學習,通過變換所有可能變換的外部特征,輪換讓電腦學習記憶,它就會記住阿貓這個人比較關鍵的特征,也就是沒有經過修改的特征.也就是電腦通過學習會總結出識別阿貓甚至任何一個人所依賴的關鍵特征.經過阿貓的訓練電腦,電腦已經非常聰明了,這時你在讓阿貓換身衣服或者換雙鞋站在電腦前面,電腦都可以迅速的判斷這個人就是阿貓.因為電腦已經不主要依據這些特征識別人了,通過改變衣服,身高騙不了它.當然,有時候如果電腦賴以判斷的阿貓關鍵特征發(fā)生變化,它也會判斷失誤.我們就不要要求這么高了,不要說電腦,就是人類也無能為力,你的一個好朋友你經過多次的識記肯定認識吧,但是他整了容你們在大街上邂逅.你可能覺得這個人聲音好熟悉,體形好熟悉,----都像自己一個朋友,就是臉長的不像.你不敢貿然上去搭訕吧(否定的判斷).因為我們判定一個人是否是自己的朋友的時候依靠的關鍵的特征就是面部特征,而他恰恰就是改變了這一特征.當然也存在我們把一個擁有和我們朋友足夠多相似特征的人判定為我們的朋友,這就是認錯人的現象了.這些問題電腦也會出現. 不過這個算法還是有比較積極的意義的,實現了一定程度上的智能化.

神經網絡的興起與應用成功推動了模式識別和數據挖掘的研究。許多曾經嚴重依賴于手工提取特征的機器學習任務（如目標檢測、機器翻譯和語音識別），如今都已被各種端到端的深度學習范式（例如卷積神經網絡（CNN）、長短期記憶（LSTM）和自動編碼器）徹底改變了。曾有學者將本次人工智能浪潮的興起歸因于三個條件，分別是：計算資源的快速發(fā)展（如GPU）、大量訓練數據的可用性、深度學習從歐氏空間數據中提取潛在特征的有效性盡管傳統的深度學習方法被應用在提取歐氏空間數據的特征方面取得了巨大的成功，但許多實際應用場景中的數據是從非歐式空間生成的，傳統的深度學習方法在處理非歐式空間數據上的表現卻仍難以使人滿意。例如，在電子商務中，一個基于圖（Graph）的學習系統能夠利用用戶和產品之間的交互來做出非常準確的推薦，但圖的復雜性使得現有的深度學習算法在處理時面臨著巨大的挑戰(zhàn)。這是因為圖是不規(guī)則的，每個圖都有一個大小可變的無序節(jié)點，圖中的每個節(jié)點都有不同數量的相鄰節(jié)點，導致一些重要的操作（例如卷積）在圖像（Image）上很容易計算，但不再適合直接用于圖。此外，現有深度學習算法的一個核心假設是數據樣本之間彼此獨立。然而，對于圖來說，情況并非如此，圖中的每個數據樣本（節(jié)點）都會有邊與圖中其他實數據樣本（節(jié)點）相關，這些信息可用于捕獲實例之間的相互依賴關系。近年來，人們對深度學習方法在圖上的擴展越來越感興趣。在多方因素的成功推動下，研究人員借鑒了卷積網絡、循環(huán)網絡和深度自動編碼器的思想，定義和設計了用于處理圖數據的神經網絡結構，由此一個新的研究熱點——“圖神經網絡（Graph Neural Networks，GNN）”應運而生，本篇文章主要對圖神經網絡的研究現狀進行簡單的概述。需要注意的是，圖神經網絡的研究與圖嵌入或網絡嵌入密切相關，圖嵌入或網絡嵌入是數據挖掘和機器學習界日益關注的另一個課題。圖嵌入旨在通過保留圖的網絡拓撲結構和節(jié)點內容信息，將圖中頂點表示為低維向量，以便使用簡單的機器學習算法（如，支持向量機分類）進行處理。許多圖嵌入算法通常是無監(jiān)督的算法，它們可以大致可以劃分為三個類別，即矩陣分解、隨機游走和深度學習方法。同時圖嵌入的深度學習方法也屬于圖神經網絡，包括基于圖自動編碼器的算法（如DNGR和SDNE）和無監(jiān)督訓練的圖卷積神經網絡（如GraphSage）。

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