哪些不屬於神經網路

Ⅰ 什麼叫神經網路

南搞小孩給出基本的概念: 一.一些基本常識和原理 [什麼叫神經網路?] 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邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。 人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。 [人工神經網路的工作原理] 人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對手寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。 所以網路學習的准則應該是：如果網路作出錯誤的的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖象模式輸入給網路，網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網路再次遇到「A」模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。 如果輸出為「0」(即結果錯誤)，則把網路連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在於使網路下次再遇到「A」模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網路輪番輸入若干個手寫字母「A」、「B」後，經過網路按以上學習方法進行若干次學習後，網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連接權值上。當網路再次遇到其中任何一個模式時，能夠作出迅速、准確的判斷和識別。一般說來，網路中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。 南搞小孩一個小程序: 關於一個神經網路模擬程序的下載 人工神經網路實驗系統(BP網路) V1.0 Beta 作者:沈琦 http://emuch.net/html/200506/de24132.html 作者關於此程序的說明: 從輸出結果可以看到，前3條"學習"指令，使"輸出"神經元收斂到了值 0.515974。而後3條"學習"指令，其收斂到了值0.520051。再看看處理4和11的指令結果 P *Out1: 0.520051看到了嗎？ "大腦"識別出了4和11是屬於第二類的！怎麼樣?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神經網路"已經形成了!你可以自己任意的設"模式"讓這個"大腦"學習分辯哦!只要樣本數據量充分(可含有誤差的樣本)，如果能夠在out數據上收斂地話，那它就能分辨地很准哦!有時不是絕對精確，因為它具有"模糊處理"的特性.看Process輸出的值接近哪個Learning的值就是"大腦"作出的"模糊性"判別! 南搞小孩神經網路研究社區: 人工神經網路論壇 http://www.youngfan.com/forum/index.php http://www.youngfan.com/nn/index.html(舊版,楓舞推薦) 國際神經網路學會(INNS)(英文) http://www.inns.org/ 歐洲神經網路學會(ENNS)(英文) http://www.snn.kun.nl/enns/ 亞太神經網路學會(APNNA)(英文) http://www.cse.cuhk.e.hk/~apnna 日本神經網路學會(JNNS)(日文) http://www.jnns.org 國際電氣工程師協會神經網路分會 http://www.ieee-nns.org/ 研學論壇神經網路 http://bbs.matwav.com/post/page?bid=8&sty=1&age=0 人工智慧研究者俱樂部 http://www.souwu.com/ 2nsoft人工神經網路中文站 http://211.156.161.210:8888/2nsoft/index.jsp =南搞小孩推薦部分書籍: 人工神經網路技術入門講稿(PDF) http://www.youngfan.com/nn/ann.pdf 神經網路FAQ(英文) http://www.youngfan.com/nn/FAQ/FAQ.html 數字神經網路系統(電子圖書) http://www.youngfan.com/nn/nnbook/director.htm 神經網路導論(英文) http://www.shef.ac.uk/psychology/gurney/notes/contents.html =南搞小孩還找到一份很有參考價值的講座 <前向網路的敏感性研究> http://www.youngfan.com/nn/mgx.ppt 是Powerpoint文件，比較大，如果網速不夠最好用滑鼠右鍵下載另存. 南搞小孩添言:很久之前，楓舞夢想智能機器人從自己手中誕生,SO在學專業的時候也有往這方面發展...考研的時候亦是朝著人工智慧的方向發展..但是很不幸的是楓舞考研失敗...SO 只好放棄這個美好的願望,為生活奔波.希望你能夠成為一個好的智能計算機工程師..楓舞已經努力的在給你提供條件資源哦~~

Ⅱ 人工神經網路有哪些類型

人工神經網路模型主要考慮網路連接的拓撲結構、神經元的特徵、學習規則等。目前，已有近40種神經網路模型，其中有反傳網路、感知器、自組織映射、Hopfield網路、波耳茲曼機、適應諧振理論等。根據連接的拓撲結構，神經網路模型可以分為：

（1）前向網路 網路中各個神經元接受前一級的輸入，並輸出到下一級，網路中沒有反饋，可以用一個有向無環路圖表示。這種網路實現信號從輸入空間到輸出空間的變換，它的信息處理能力來自於簡單非線性函數的多次復合。網路結構簡單，易於實現。反傳網路是一種典型的前向網路。

（2）反饋網路 網路內神經元間有反饋，可以用一個無向的完備圖表示。這種神經網路的信息處理是狀態的變換，可以用動力學系統理論處理。系統的穩定性與聯想記憶功能有密切關系。Hopfield網路、波耳茲曼機均屬於這種類型。

學習是神經網路研究的一個重要內容，它的適應性是通過學習實現的。根據環境的變化，對權值進行調整，改善系統的行為。由Hebb提出的Hebb學習規則為神經網路的學習演算法奠定了基礎。Hebb規則認為學習過程最終發生在神經元之間的突觸部位，突觸的聯系強度隨著突觸前後神經元的活動而變化。在此基礎上，人們提出了各種學習規則和演算法，以適應不同網路模型的需要。有效的學習演算法，使得神經網路能夠通過連接權值的調整，構造客觀世界的內在表示，形成具有特色的信息處理方法，信息存儲和處理體現在網路的連接中。
根據學習環境不同，神經網路的學習方式可分為監督學習和非監督學習。在監督學習中，將訓練樣本的數據加到網路輸入端，同時將相應的期望輸出與網路輸出相比較，得到誤差信號，以此控制權值連接強度的調整，經多次訓練後收斂到一個確定的權值。當樣本情況發生變化時，經學習可以修改權值以適應新的環境。使用監督學習的神經網路模型有反傳網路、感知器等。非監督學習時，事先不給定標准樣本，直接將網路置於環境之中，學習階段與工作階段成為一體。此時，學習規律的變化服從連接權值的演變方程。非監督學習最簡單的例子是Hebb學習規則。競爭學習規則是一個更復雜的非監督學習的例子，它是根據已建立的聚類進行權值調整。自組織映射、適應諧振理論網路等都是與競爭學習有關的典型模型。
研究神經網路的非線性動力學性質，主要採用動力學系統理論、非線性規劃理論和統計理論，來分析神經網路的演化過程和吸引子的性質，探索神經網路的協同行為和集體計算功能，了解神經信息處理機制。為了探討神經網路在整體性和模糊性方面處理信息的可能，混沌理論的概念和方法將會發揮作用。混沌是一個相當難以精確定義的數學概念。一般而言，「混沌」是指由確定性方程描述的動力學系統中表現出的非確定性行為，或稱之為確定的隨機性。「確定性」是因為它由內在的原因而不是外來的雜訊或干擾所產生，而「隨機性」是指其不規則的、不能預測的行為，只可能用統計的方法描述。混沌動力學系統的主要特徵是其狀態對初始條件的靈敏依賴性，混沌反映其內在的隨機性。混沌理論是指描述具有混沌行為的非線性動力學系統的基本理論、概念、方法，它把動力學系統的復雜行為理解為其自身與其在同外界進行物質、能量和信息交換過程中內在的有結構的行為，而不是外來的和偶然的行為，混沌狀態是一種定態。混沌動力學系統的定態包括：靜止、平穩量、周期性、准同期性和混沌解。混沌軌線是整體上穩定與局部不穩定相結合的結果，稱之為奇異吸引子。

Ⅲ 什麼是神經網路

神經網路是機器學習的一個流派。這是現今最火的一個學派。我們在第一講中，已經知道人學習知識是通過神經元的連接，科學家通過模仿人腦機理發明了人工神經元。技術的進一步發展，多層神經元的連接，就形成了神經網路。那麼神經網路是怎麼搭建起來的呢？神經元是構建神經網路的最基本單位， 這張圖就是一個人工神經元的原理圖，非常簡單，一個神經元由一個加法器和一個門限器組成。加法器有一些輸入，代表從其他神經元來的信號，這些信號分別被乘上一個系數後在加法器里相加，如果相加的結果大於某個值，就「激活」這個神經元，接通到下個神經元，否則就不激活。原理就這么簡單，做起來也很簡單。今天所有的神經網路的基本單元都是這個。輸入信號乘上的系數，我們也叫「權重」，就是網路的參數，玩神經網路就是調整權重，讓它做你想讓它做的事。 一個神經元只能識別一個東西，比如，當你訓練給感知器會「認」數字「8」，你給它看任何一個數字，它就會告訴你，這是「8」還不是「8」。為了讓機器識別更多更復雜的圖像，我們就需要用更多的神經元。人的大腦由 1000 億個神經元構成，人腦神經元組成了一個很復雜的三維立體結構。

Ⅳ 神經網路具體是什麼

神經網路由大量的神經元相互連接而成。每個神經元接受線性組合的輸入後，最開始只是簡單的線性加權，後來給每個神經元加上了非線性的激活函數，從而進行非線性變換後輸出。每兩個神經元之間的連接代表加權值，稱之為權重（weight）。不同的權重和激活函數，則會導致神經網路不同的輸出。 舉個手寫識別的例子，給定一個未知數字，讓神經網路識別是什麼數字。此時的神經網路的輸入由一組被輸入圖像的像素所激活的輸入神經元所定義。在通過非線性激活函數進行非線性變換後，神經元被激活然後被傳遞到其他神經元。重復這一過程，直到最後一個輸出神經元被激活。從而識別當前數字是什麼字。 神經網路的每個神經元如下

基本wx + b的形式，其中 x1、x2表示輸入向量 w1、w2為權重，幾個輸入則意味著有幾個權重，即每個輸入都被賦予一個權重 b為偏置bias g(z) 為激活函數 a 為輸出 如果只是上面這樣一說，估計以前沒接觸過的十有八九又必定迷糊了。事實上，上述簡單模型可以追溯到20世紀50/60年代的感知器，可以把感知器理解為一個根據不同因素、以及各個因素的重要性程度而做決策的模型。 舉個例子，這周末北京有一草莓音樂節，那去不去呢？決定你是否去有二個因素，這二個因素可以對應二個輸入，分別用x1、x2表示。此外，這二個因素對做決策的影響程度不一樣，各自的影響程度用權重w1、w2表示。一般來說，音樂節的演唱嘉賓會非常影響你去不去，唱得好的前提下 即便沒人陪同都可忍受，但如果唱得不好還不如你上台唱呢。所以，我們可以如下表示： x1：是否有喜歡的演唱嘉賓。x1 = 1 你喜歡這些嘉賓，x1 = 0 你不喜歡這些嘉賓。嘉賓因素的權重w1 = 7 x2：是否有人陪你同去。x2 = 1 有人陪你同去，x2 = 0 沒人陪你同去。是否有人陪同的權重w2 = 3。 這樣，咱們的決策模型便建立起來了：g(z) = g(w1x1 + w2x2 + b )，g表示激活函數，這里的b可以理解成 為更好達到目標而做調整的偏置項。 一開始為了簡單，人們把激活函數定義成一個線性函數，即對於結果做一個線性變化，比如一個簡單的線性激活函數是g(z) = z，輸出都是輸入的線性變換。後來實際應用中發現，線性激活函數太過局限，於是引入了非線性激活函數。

Ⅳ 我想問一下什麼是神經網路

神經網路可以指向兩種，一個是生物神經網路，一個是人工神經網路。
生物神經網路：一般指生物的大腦神經元，細胞，觸點等組成的網路，用於產生生物的意識，幫助生物進行思考和行動。
人工神經網路（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
人工神經網路：是一種應用類似於大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型。在工程與學術界也常直接簡稱為「神經網路」或類神經網路。

Ⅵ 支持向量機屬於神經網路嗎

支持向量機不屬於神經網路，屬於傳統的機器學習演算法。

Ⅶ SVM屬於神經網路范疇嗎

不屬於，但是SVM和神經網路有許多聯系，比如採用sigmoid核的SVM和前饋神經網路就有一些類似，採用RBF核的SVM與RBF神經網路又有一些異同。

Ⅷ 以下哪些不屬於卷積神經網路常用的計算過程

一般都是定了一個固定的核的，例如你29*29的圖片，就用5*5的核。
這些都是經驗。
當然你也可以用大些的。
然後核的具體的值，就是要訓練出來的， 核的初始化的話，若果你的輸入是0-1之前，那麼核值也可以初始化在0-1之間，不會有太大的誤差。

Ⅸ 神經網路是什麼

神經網路是一種以人腦為模型的機器學習，簡單地說就是創造一個人工神經網路，通過一種演算法允許計算機通過合並新的數據來學習。
神經網路簡單說就是通過一種演算法允許計算機通過合並新的數據來學習！

Ⅹ 前饋神經網路、BP神經網路、卷積神經網路的區別與聯系

一、計算方法不同

1、前饋神經網路：一種最簡單的神經網路，各神經元分層排列。每個神經元只與前一層的神經元相連。接收前一層的輸出，並輸出給下一層．各層間沒有反饋。

2、BP神經網路：是一種按照誤差逆向傳播演算法訓練的多層前饋神經網路。

3、卷積神經網路：包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路。

二、用途不同

1、前饋神經網路：主要應用包括感知器網路、BP網路和RBF網路。

2、BP神經網路：

（1）函數逼近：用輸入向量和相應的輸出向量訓練一個網路逼近一個函數；

（2）模式識別：用一個待定的輸出向量將它與輸入向量聯系起來；

（3）分類：把輸入向量所定義的合適方式進行分類；

（4）數據壓縮：減少輸出向量維數以便於傳輸或存儲。

3、卷積神經網路：可應用於圖像識別、物體識別等計算機視覺、自然語言處理、物理學和遙感科學等領域。

聯系：

BP神經網路和卷積神經網路都屬於前饋神經網路，三者都屬於人工神經網路。因此，三者原理和結構相同。

三、作用不同

1、前饋神經網路：結構簡單，應用廣泛，能夠以任意精度逼近任意連續函數及平方可積函數．而且可以精確實現任意有限訓練樣本集。

2、BP神經網路：具有很強的非線性映射能力和柔性的網路結構。網路的中間層數、各層的神經元個數可根據具體情況任意設定，並且隨著結構的差異其性能也有所不同。

3、卷積神經網路：具有表徵學習能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類。

(10)哪些不屬於神經網路擴展閱讀：

1、BP神經網路優劣勢

BP神經網路無論在網路理論還是在性能方面已比較成熟。其突出優點就是具有很強的非線性映射能力和柔性的網路結構。網路的中間層數、各層的神經元個數可根據具體情況任意設定，並且隨著結構的差異其性能也有所不同。但是BP神經網路也存在以下的一些主要缺陷。

①學習速度慢，即使是一個簡單的問題，一般也需要幾百次甚至上千次的學習才能收斂。

②容易陷入局部極小值。

③網路層數、神經元個數的選擇沒有相應的理論指導。

④網路推廣能力有限。

2、人工神經網路的特點和優越性，主要表現在以下三個方面

①具有自學習功能。例如實現圖像識別時，只在先把許多不同的圖像樣板和對應的應識別的結果輸入人工神經網路，網路就會通過自學習功能，慢慢學會識別類似的圖像。自學習功能對於預測有特別重要的意義。預期未來的人工神經網路計算機將為人類提供經濟預測、效益預測，其應用前途是很遠大的。

②具有聯想存儲功能。用人工神經網路的反饋網路就可以實現這種聯想。

③具有高速尋找優化解的能力。尋找一個復雜問題的優化解，往往需要很大的計算量，利用一個針對某問題而設計的反饋型人工神經網路，發揮計算機的高速運算能力，可能很快找到優化解。