一区二区三区三上|欧美在线视频五区|国产午夜无码在线观看视频|亚洲国产裸体网站|无码成年人影视|亚洲AV亚洲AV|成人开心激情五月|欧美性爱内射视频|超碰人人干人人上|一区二区无码三区亚洲人区久久精品

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么

工程師 ? 來(lái)源:未知 ? 作者:姚遠(yuǎn)香 ? 2018-11-24 09:25 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種,一個(gè)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一個(gè)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):一般指生物的大腦神經(jīng)元,細(xì)胞,觸點(diǎn)等組成的網(wǎng)絡(luò),用于產(chǎn)生生物的意識(shí),幫助生物進(jìn)行思考和行動(dòng)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NNs)或稱作連接模型,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(guò)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。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型。在工程與學(xué)術(shù)界也常直接簡(jiǎn)稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世紀(jì)80 年代以來(lái)人工智能領(lǐng)域興起的研究熱點(diǎn)。它從信息處理角度對(duì)人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象, 建立某種簡(jiǎn)單模型,按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)。在工程與學(xué)術(shù)界也常直接簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型,由大量的節(jié)點(diǎn)(或稱神經(jīng)元)之間相互聯(lián)接構(gòu)成。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一種特定的輸出函數(shù),稱為激勵(lì)函數(shù)(activation function)。每?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)間的連接都代表一個(gè)對(duì)于通過(guò)該連接信號(hào)的加權(quán)值,稱之為權(quán)重,這相當(dāng)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。網(wǎng)絡(luò)的輸出則依網(wǎng)絡(luò)的連接方式,權(quán)重值和激勵(lì)函數(shù)的不同而不同。而網(wǎng)絡(luò)自身通常都是對(duì)自然界某種算法或者函數(shù)的逼近,也可能是對(duì)一種邏輯策略的表達(dá)。

最近十多年來(lái),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究工作不斷深入,已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展,其在模式識(shí)別、智能機(jī)器人、自動(dòng)控制、預(yù)測(cè)估計(jì)、生物、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域已成功地解決了許多現(xiàn)代計(jì)算機(jī)難以解決的實(shí)際問(wèn)題,表現(xiàn)出了良好的智能特性。

生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Biological Neural Networks)一般指生物的大腦神經(jīng)元,細(xì)胞,觸點(diǎn)等組成的網(wǎng)絡(luò),用于產(chǎn)生生物的意識(shí),幫助生物進(jìn)行思考和行動(dòng)。1872年,意大利的醫(yī)學(xué)院畢業(yè)生高基,在一次意外中,將腦塊掉落在硝酸銀溶液中。數(shù)周后,他以顯微鏡觀察此腦塊,成就了神經(jīng)科學(xué)史上重大里程碑 “首次以肉眼看到神經(jīng)細(xì)胞”。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)靠的是正向和反向傳播來(lái)更新神經(jīng)元, 從而形成一個(gè)好的神經(jīng)系統(tǒng), 本質(zhì)上, 這是一個(gè)能讓計(jì)算機(jī)處理和優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型。 而生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)刺激, 產(chǎn)生新的聯(lián)結(jié), 讓信號(hào)能夠通過(guò)新的聯(lián)結(jié)傳遞而形成反饋。 雖然現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)技術(shù)越來(lái)越高超, 不過(guò)我們身體里的神經(jīng)系統(tǒng)經(jīng)過(guò)了數(shù)千萬(wàn)年的進(jìn)化, 還是獨(dú)一無(wú)二的, 迄今為止, 再?gòu)?fù)雜, 再龐大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)也不能替代我們的小腦袋。 我們應(yīng)該感到自豪, 也應(yīng)該珍惜上天的這份禮物。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮框架 (NNCF) 中的過(guò)濾器修剪統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)怎么查看?

    無(wú)法觀察神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮框架 (NNCF) 中的過(guò)濾器修剪統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
    發(fā)表于 03-06 07:10

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多個(gè)方面存在顯著差異,以下是對(duì)兩者的比較: 一、結(jié)構(gòu)特點(diǎn) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) : BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:53 ?673次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)分析

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network)作為一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,具有顯著的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)也存在一些不容忽視的缺點(diǎn)。以下是對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)缺點(diǎn)的分析: 優(yōu)點(diǎn)
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:36 ?926次閱讀

    什么是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法(Backpropagation Algorithm)是一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效方法。以下是關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法的介紹: 一、基本概念 反向傳播算法是BP
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:18 ?775次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)之間存在著密切的關(guān)系,以下是對(duì)它們之間關(guān)系的介紹: 一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural N
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:15 ?863次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network)的基本原理涉及前向傳播和反向傳播兩個(gè)核心過(guò)程。以下是關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理的介紹: 一、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:13 ?864次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別中發(fā)揮著重要作用,其多層結(jié)構(gòu)使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到復(fù)雜的特征表達(dá),適用于處理非線性問(wèn)題。以下是對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別中應(yīng)用的分析: 一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理 BP
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:12 ?681次閱讀

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法

    在上一篇文章中,我們介紹了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和多種算法。在本文中,我們會(huì)介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法,供各位老師選擇。 01 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之所
    的頭像 發(fā)表于 01-09 10:24 ?1204次閱讀
    人工<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的原理和多種<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>架構(gòu)方法

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較

    在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù),如圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和游戲智能等。其中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常見的模型。 1. 結(jié)構(gòu)差異 1.1 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:53 ?1878次閱讀

    RNN模型與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種強(qiáng)大工具,它們能夠模擬人腦處理信息的方式。隨著技術(shù)的發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型也在不斷增加,其中循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如前饋
    的頭像 發(fā)表于 11-15 09:42 ?1133次閱讀

    LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工作機(jī)制

    LSTM(Long Short-Term Memory,長(zhǎng)短期記憶)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),設(shè)計(jì)用于解決長(zhǎng)期依賴問(wèn)題,特別是在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色。以下是LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 11-13 10:05 ?1632次閱讀

    LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)RNN的區(qū)別

    在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)因其能夠處理序列數(shù)據(jù)而受到廣泛關(guān)注。然而,傳統(tǒng)RNN在處理長(zhǎng)序列時(shí)存在梯度消失或梯度爆炸的問(wèn)題。為了解決這一問(wèn)題,LSTM(長(zhǎng)短期記憶)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生。 循環(huán)
    的頭像 發(fā)表于 11-13 09:58 ?1218次閱讀

    LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 如何實(shí)現(xiàn)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    LSTM(長(zhǎng)短期記憶)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),它能夠?qū)W習(xí)長(zhǎng)期依賴信息。在處理序列數(shù)據(jù)時(shí),如時(shí)間序列分析、自然語(yǔ)言處理等,LSTM因其能夠有效地捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系而受到
    的頭像 發(fā)表于 11-13 09:53 ?1587次閱讀

    Moku人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)101

    Moku3.3版更新在Moku:Pro平臺(tái)新增了全新的儀器功能【神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】,使用戶能夠在Moku設(shè)備上部署實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,進(jìn)行快速、靈活的信號(hào)分析、去噪、傳感器調(diào)節(jié)校準(zhǔn)、閉環(huán)反饋等應(yīng)用。如果您
    的頭像 發(fā)表于 11-01 08:06 ?667次閱讀
    Moku人工<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>101

    matlab 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)學(xué)建模數(shù)值分析

    matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)學(xué)建模數(shù)值分析 精通的可以討論下
    發(fā)表于 09-18 15:14