时间：2022-08-31 16:55:10 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
它是人脑的抽象、简化、仿真模型，故称为人工神经网络(边肇祺，2000 )。 神经网络传统上被认为是脑内神经活动的简化模型，但该模型与大脑生理结构的关联存在争议。 在此过程中，神经网络通过不断调整网络的权重和阈值，达到学习、训练的目的，当网络输出误差减少到可接受的程度或达到预设的学习次数时，可以停止学习。
之后，Rosenblatt，B.Widrow等人开发了可以学习的神经网络处理单元，即适应型线性元件Adaline，发现了用于Adaline的强有力的学习规则。 这个规则至今仍被广泛应用。 DARPA认为神经网络“似乎是解决机器智能的唯一希望”，“是比原子弹工程更重要的技术”。 在人工神经网络中，神经元处理单元可以表示不同的对象，例如特征、字符、概念和有意义的抽象模式。
1、人工神经网络简称什么
Kohonen利用3000个阈值设备构建神经网络，实现了二维网络的联想学习功能。 BP网络基于前馈神经网络发展起来，还经常称为输入层(包括对应于每个输入变量的节点)、输出层(包括对应于每个输出值的节点)以及具有任意节点数量的至少一个隐含层(也称为中间层) 该神经网络的信息处理是状态的转换，可以用动力学系统理论来处理。
2、人工神经网络作用与意义
明显构建输入层3个神经元、输出层1个神经元，3个参数分别为1.5、0.23、0.49即可。 这个神经元不需要输入，总是输出1，所以可以通过更改w5和w6来修改下一层神经元加上偏置量。 隐层节点(神经元)数目是不确定的，数目越多神经网络的非线性越明显，神经网络稳健性( robustness )控制系统在一定结构、大小等参数扰动下，能保持某些性能的特性
3、人工神经网络有什么作用
虽然大脑的许多功能仍然是个谜，但我们知道生物神经网络可以帮助大脑以复杂的方式处理大量的信息。 这里以人工神经网络给对方写了a、b两个字的识别为例进行说明。 规定a输入网络时输出1，b输入时输出0。 人工神经网络可以通过比较不同情况下的自动学习和实际尝试解决问题的复杂度确定的局部情况，推理生成可自动识别的系统。
该算法有效地解决了异或问题，还存在更普遍的训练多层神经网络问题。 今天，经过多年的准备和探索，神经网络的研究进入了决定性的阶段。 首先，考虑一个神经元收到信息后，是否只向傻瓜加权合计，输出到下一个神经元。
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