神经网络流程图用什么画,人工神经网络结构流程
1、图神经网络是什么？
图神经网络它是一种直接作用于图结构上的神经网络。GNN的一种典型应用即用于执行节点分类任务。其本质特征在于每个节点均与其所携带的一个标签相联系；我们的目标在于推断那些尚未被标注的节点对应的标签。
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2、利用人工神经网络建立模型的步骤
人工神经网络有很多种，我只会最常用的BP神经网络图神经网络构建流程。不同的网络有不同的结构和不同的学习算法。
简单点说，人工神经网络就是一个函数。只是这个函数有别于一般的函数。它比普通的函数多了一个学习的过程。
在学习的过程中，它根据正确结果不停地校正自己的网络结构，最后达到一个满意的精度。这时，它才开始真正的工作阶段。
学习人工神经网络最好先安装MathWords公司出的MatLab软件。利用该软件，你可以在一周之内就学会建立你自己的人工神经网络解题模型。
如果你想自己编程实现人工神经网络，那就需要找一本有关的书籍，专门看神经网络学习算法的那部分内容。因为“学习算法”是人工神经网络的核心。最常用的BP人工神经网络，使用的就是BP学习算法。
3、rbf神经网络算法流程图
神经网络算法流程图
4、神经网络算法原理
4.2.1 概述
两者研究领域的推进几乎同时并进。由心理学家McCulloch与数学家Pitts于1943年共同提出的形式化神经元模型奠定了早期基础，在上世纪五十年代后期Rosenblatt成功构建了感知机理论模型，并在此基础上发展出早期的人工智能应用体系。 Hopfield于1982年通过引入能量函数概念而发展出一种基于数学理论的神经网络模型，并在此基础上形成了相关算法框架。在同一年代的后续研究中，在1986年左右Rumelhart及其团队与LeCun等人共同开发出了多层感知机反向传播算法体系，并在此基础上形成了深度学习理论基础
神经网络技术在诸多研究者们的共同努力下不断进步完善，在算法领域也呈现出持续增加的趋势。当前关于神经网络理论的研究成果十分丰富，并已出版了多部基础理论著作；如今仍被公认为全球非线性科学研究的重要方向之一。
该系统通过模仿生物体大脑的神经连接模式来执行特定信息处理任务；但它并非对真实人类行为的精确复现。它被视为一种简化的知识表示形式。（边肇祺, 2000）
人工神经元是神经网络的基本单元之一，在神经网络中扮演着核心角色。在研究神经元模型时可观察到其种类繁多其中最为广泛使用的简洁模型是由阶跃函数与Sigmoid函数构建而成（如图4-3所示）。
图4-3 人工神经元与两种常见的输出函数
最初受仿生学原理的指导，神经网络学习及识别方法被提出。输入参数类似于信息接收器，在特定权重（模拟神经兴奋强度）下建立连接，在这种情况下类似于多元线性回归模型，在后续步骤中通过设定阈值（模拟神经元兴奋极限）来实现非线性特征的表现。在经过大量样本训练后，在输入与输出之间的权重关系趋于稳定，并能最大限度地适应已有的训练数据。经过充分训练后，在确认网络结构合理性和预测精度的基础上即可实现待预测样本参数的有效推算。
4.2.2 反向传播算法（BP法）
发展到现在为止，在数量上也已不下十几种。这些包括前馈神经网络、感知器网络、Hopfield 网络以及径向基函数网络等技术。在储层参数反演领域中，则以误差反向传播人工神经网络（BP-ANN）最为成熟与流行。
BP网络是基于前馈神经网络的一种建立方式，并具有输入层、隐含层和输出层结构特征。其中输入层与输出层分别对应于输入变量和输出值，并通过多个隐含层进行信息传递。在BP-ANN模型中相邻层次间的节点存在全连接关系而各层次内部则无连接通路。此外BP-ANN模型要求隐含层与输出层之间的基本函数需满足连续性且单调递增特性即当输入趋近于正负无穷时其应趋近某一固定阈值从而形成"S"型曲线(Kosko 1992)。BP-ANN的学习过程属于监督式训练机制基于两个不同的数据集即训练样本集合与校准样本集合来进行参数优化与模型适应性提升
给定输入信息并由神经网络产生相应输出的过程被称为学习或训练该系统的过程。BP算法分为正向传播与反向调整两步完成学习任务：在正向过程中各层单元依次计算输出；而在反向步骤中误差从输出层逐层向前修正各隐层单元的误差值。通过反向传递的方式逐步优化各节点参数直至系统性能满足预期标准。经过学习以后将待预测样本作为输入参数并结合固定连接权重进行运算即可得到预测结果这一流程即完成了模型的建立工作
反向传播算法的主要步骤包括：首先初始化权系数的初始值；接着反复执行特定操作直至达到稳定状态（针对每个样本依次进行计算处理）。
（1）从前向后各层计算各单元Oj
储层特征研究与预测
（2）对输出层计算δj
储层特征研究与预测
（3）从后向前计算各隐层δj
储层特征研究与预测
（4）计算并保存各权值修正量
储层特征研究与预测
（5）修正权值
储层特征研究与预测
该算法对每个样本计算其权值修正；另外一种方式是先对各个样本计算δj并求和后进行总误差下的权值调整。