不属于神经网络常用算法,神经网络是一种算法吗
人工神经网络有哪些类型
人工神经网络模型主要涉及网络连接的拓扑结构、神经元特性以及学习机制等方面的研究与应用。目前已有超过40种不同的神经网络模型体系，在现有的研究领域中形成了较为完善的分类体系，并包含反向传播网络、感知机模型、自组织映射算法、Hopfield型网络、玻尔兹曼机理论以及适应性谐振理论等多种典型代表。
基于连接的拓扑架构, 神经网络模型可依其连接拓扑划分为: (1) 在前向网络中, 各个神经元依次接收上一层输出并传递给下一层层. 该类网络无反馈回路, 可用一个有向无环图来表示其结构.
基于连接的拓扑架构, 神经网络模型可依其连接拓扑划分为: (1) 在前向网络中, 各个神经元依次接收上一层输出并传递给下一层层. 该类网络无反馈回路, 可用一个有向无环图来表示其结构.
该网络负责将信号从输入空间通过某种方式完成到输出空间的变换。该网络的信息处理能力源于多个简单非线性函数依次作用的结果。该网络具有复杂度低且容易实现的特点。反传网络是一种典型的、具有单向信息传递特性的前向网络。
（2）反馈网络中神经元间存在相互反馈关系，并可通过无向完全图来描述这一结构特征。该类神经网络的信息处理过程表现为状态转换现象，并可通过动力学系统理论进行深入分析以揭示其信息处理机制的本质规律。系统的稳定性与其联想记忆能力之间存在密切关联。
Hopfield网络与波耳兹曼机都属于这类领域。神经网络的学习是其研究的核心内容之一，并通过学习来实现适应性。根据环境变化情况，在权值上进行调整以改善系统的性能。
由海布提出的海布学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。该规则表明，在神经元之间的突触部位是学习过程的主要涉及区域，并且突触连接的强度会受到突触前后神经元活动水平的影响。
在此基础上，研究者们开发出一系列学习准则与算法，以便满足各类网络拓扑结构的需求。
科学的学习机制能够有效构建神经网络模型，在此基础上依靠动态参数优化实现对复杂系统的建模能力。该机制不仅能够反映世界本质特征，并且形成了独特的数据处理与储存模式。这种模式体现了数据处理与储存的本质规律。
根据学习环境不同，神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。
在监督学习框架下, 将训练数据输入至神经网络结构, 并将其预期输出与实际输出进行对比分析, 从而计算出误差反馈. 通过此误差信息来优化神经网络权重参数, 最终使经过反复迭代训练后达到稳定的权重配置状态
当数据分布发生变化时, 经过训练后可以更新权重参数以使其能够适应新的工作环境. 这类神经网络模型包括反传网络、感知器等. 在非监督学习中, 事先不给定标准样本, 而是将网络直接置于环境中进行训练, 学习阶段与工作阶段成为一体.
当前阶段的学习规律遵循连接权值的变化趋势。Hebb规则是非监督学习中最典型的代表。竞争规则作为相对复杂的一种情况，在这种情况下会基于现有的分类结构进行权值调整。
自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。
探究神经网络系统的动态特性
为了研究神经网络在整体性和模糊性方面处理信息的可能性, 混沌理论的概念和方法将被用来发挥其作用. 由于其具有模糊性这一显著特点, 在数学上很难用精确的方式对其进行定义.
一般来说'混沌'是指基于动力学系统的非线性现象并且可以用确定性的数学模型来描述其看似随机的行为模式
由于"确定性"是由内在因素引起的而非外部干扰因素所导致的结果,"随机性"则表现为系统行为呈现出不规则变化特征,并且无法准确预判其发展轨迹,仅能借助统计学方法进行描述
该系统的本质属性为其状态对于初始条件的变化具有高度敏感性。这种现象则表现在系统的内在随机性上。
该理论旨在描述复杂非线性动力学系统中的混沌行为特征及其相关理论框架。它认为动力学系统的复杂行为源于其内部机制与外界物质能量信息交换的相互作用。此理论认为动力学系统的复杂行为源于其内部机制与外界物质能量信息交换的相互作用而非外部随机或偶然的因素影响。这一状态被视为一种稳定的存在形态。
该系统的定态状态包含：恒定状态、恒稳量、周期特征以及典型的准同步特性等，并非简单的无序运动而是具有特定规律性的动态模式。这些模式由整体稳定与局部不稳定相结合构成的结果被称为奇异吸引子。
谷歌人工智能写作项目：小发猫
神经网络算法的人工神经网络
人工神经网路系统（ArtificialNeuralNetworks, ANN）是一种在上世纪四十年代末至上世纪五十年代初之间诞生的人工智能技术。它通过模拟人类大脑中大量并行工作的简单处理单元来实现信息处理功能
它是由大量神经元网络通过相互连接构成，并且这些神经元之间的连接权值是可以调节的；该系统不仅具备强大的并行计算能力（即大规模并行处理），还支持高效的分布式数据存储（即分布式信息存储），并且在性能上表现出较强的自适应学习与自我优化能力（即良好的自组织自学习能力）。
BP（BackPropagation）算法亦称为误差逆向传播法，在人工神经网络领域被界定为一种基于监督学习机制的学习方法
BP神经网络体系在理论上具备强大的逼近能力，在其核心架构主要由非线性变换单元构成的基础上展现出显著的非线性映射性能
而且网络中间层节点数量以及各层处理单元的数量和学习率等参数均可根据实际情况进行设定，在优化、信号处理与模式识别等多个领域均具有很强的适应性和广泛的应用潜力和发展前景。
脑神经元学说是人工神经元研究的起源。在生物与生理学科领域内，在19世纪末时期,Waldeger等学者创立了神经元理论体系。科学家们发现复杂的人类神经系统通常由大量相互连接的人工神经单元构成。
大脑皮层由超过100亿个神经元构成，在每个立方毫米的空间内大约有数万个这样的单元体。这些神经元通过相互连接组成复杂的神经网络系统，并经由感觉器官和神经将来自身体内外的各种信息传递至中枢神经系统内。随后通过对其分析整合后又进一步处理，并通过运动神经发出控制指令以协调机体与内外环境之间的联系。
神经元与其他类型的细胞具有类似的结构...包括均具有的基本组成部分即为细胞膜...以及共同拥有的功能区域即为细胞核...它们在信息传递中扮演着关键角色...而其作用即是将信号传递到其他神经元
树突是接收输入信号的独特结构，在神经元中仅有一个；轴突则负责向外界传递信息。树突从细胞体延伸出来，在随后逐渐变得纤细的过程中与另一神经元的轴突末梢形成连接结构称为"突触"。
在突触处，并未形成两神经元之间的直接连接关系；相反地，在此区域仅承担着信息传递功能的部位。此处所指的空间间隙范围大致为（15～50）×10米。从功能划分的角度来看，在突触结构上存在两种主要类型：一种是具有兴奋性作用的突触；另一种则是抑制性作用类型的突触，在这二者之中有着明确的区别与对应关系。
任何一个神经元的突触数目都是正常的，在数量上最多能达到10个左右。各种神经元之间的连接强度和极性各有不同，并且都可以调节。正是由于这一特性，在人脑中能够实现信息的存储功能。通过大量神经元相互连接形成的人工神经网络能够体现出人类大脑的一些特征。
人工神经网络是由大量简单的基本单元构成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能相对简单，在其相互连接在一起的过程中所形成的整个系统的动态行为却异常复杂。
人工神经网络能够体现人脑的主要特征；但其实并不是生物系统的真实表现；可以说它只是对这些系统的模拟，并且经过了简化与抽象。
相较于传统数字计算机，在构成原理和功能特点上更加贴近人脑的人工神经网络，并不按照固定的程序逐步完成运算过程。相反地，它能够自主适应环境并总结规律以实现特定功能。
人工神经网络必须按照特定的学习准绳进行学习后方能发挥功能。举例而言，在输入'A'时该网络应输出1，在输入'B'时则输出0。定义当输入字符为'A'时系统输出1；若输入为'B'则系统输出0。
因此，在设计网络安全策略时应当遵循以下原则：当一个系统在执行任务时出现误判现象，则经过一段时期的网络安全训练后（即所谓的"学习"），其误判现象的概率应当降低到一定程度（即所谓的"减少下次犯同样错误的可能性"）。
首先，在网络的所有连接权值上赋以(0,1)区间随机数值后，并将与"A"相对应的图像模式导入该系统。随后，在此状态下系统会对输入模式执行加权求和运算，并将其结果与阈值进行比较；随后，在此基础之上进行非线性运算进而得出系统的输出结果。
在这种情况下，在这样的情况下（两种可能的结果出现概率相等），即结果呈现无偏向性。当输出出现'1'(表示正确识别)时，则将相关连接权重增加。从而使得当再次遇到'A'模式输入时仍然能作出正确的判断
当系统输出结果为零时（即出现计算错误），通过调整神经网络各层连接权值向降低综合输入加权总和的方向运动（目的是为了减少在后续再次遇到模式'A'时产生相同类型的计算误差）。
通过适当的方式进行优化，在向网络连续输入多个手写字母'A'和'B'时，在采用上述学习方法反复训练之后，在线判断系统的准确率将得到显著提升。
该网络通过有效的学习机制对这两个模式达到了掌握状态；这些模式已经被可靠地编码到网络的各种连接权值中；当网络再次呈现任何一个模式时；能够快速且精确地进行识别与分类。
研究表明，在网络架构中神经元数量越多，则相应的模式记忆识别能力也随之增强。（1）人类大脑展现出强大的自我适应和自我组织的能力，在后天学习与训练过程中能够激发出多种独特的功能。
比如盲人对声音和触觉极其敏感；聋哑人都能熟练运用手语交流；经过专业训练的运动员在比赛中往往能展现出令人惊叹的技术等等。显而易见的是，在模拟智能行为方面建立相应的程序设计非常具有挑战性。
人工神经网络也显示出一定程度的自适应和自组织能力。通过调整神经元之间的连接强度，在学习或训练过程中以满足外界条件的需求。同一个网络根据所采用的学习机制和处理的内容可能会表现出不同的功能特性。
人工神经网络作为一个具备自主学习能力的系统，在其运作过程中能够不断积累知识储备，并最终超越设计者现有的认知水平
通常情况下，它的学习训练模式可分为两类：一类是有指导的学习方式（有监督学习），即基于给定的标准样本进行分类或模仿；另一类是无指导的学习方式（无监督学习），这种情况下仅规定了系统的认知规则或行为准则，则具体的认知内容将由系统的环境特征所决定（即输入信号条件）。在这种机制下，系统能够自主识别环境中的规律性并提取其本质特征，在一定程度上模拟了人脑的信息处理机制。
（2）一般化性能是指网络对未曾见过的数据样本具有良好的预测与控制能力。特别地，在面对含有噪声的样本时，该模型展现出卓越的预测性能。
(3) 非线性映射能力如果对于设计人员来说系统的知识较为清楚或明确，则通常会运用数值分析和偏微分方程等数学工具来构建精确的数学模型。然而，在面对复杂的系统或信息不足的情况时（即无法建立精确模型），神经网络凭借其非线性映射能力展现出显著的优势。因为无需深入了解系统的机制就能实现输入与输出之间的映射关系（即构建相应的模型），从而大大降低了设计难度。
(4)该方法的高度并行性存在一定的争议。有人认为神经网络具备很强的并行能力。由于人可以同时执行多项任务,因此在功能模拟的角度上,神经网络也应具备很强的并行能力。
经过多少年的发展与探索，在医学、生物学、生理学、哲学、信息学以及计算机科学等学科领域中的人类一直致力于探索并解决这一问题。
在探索该类问题的答案的过程中
各个领域内的科学家又基于各自学科的兴趣和专长为基础，在探索中关注并提出一系列相关问题，并以多维度的方式展开研究工作
让我们将人工神经网络与通用型计算机的工作特性进行对比分析。从传输速率的角度来看,人类神经元之间的信息传递速率明显低于现有计算机技术,其中前者的工作速度通常在毫秒级别,而后者能够达到的频率通常在几十到几百兆赫之间。
然而
人工神经网络的结构模仿人脑神经系统的基本组成单位——神经元及其连接关系。该系统具备高度并行处理能力，并显著提升了运算速度。人类大脑存储信息的独特之处在于能够通过突触强度的变化动态调整记忆内容。其中的信息存储区域与计算机系统实现了集成在一起。
尽管人类大脑每日会经历庞大数量的神经细胞死亡（约每小时一千个），但这并不会阻碍人类思维的基本功能。
传统通用电子计算机通常由独立运行的存储器和运算器组成；知识存储与数据计算之间没有关联；仅当编写相应的控制软件时才能实现两者的联系；这种信息传递渠道受到编程人员能力水平的严格限制；这些故障可能导致系统运行出现严重紊乱。
神经网络研究者致力于探究人脑如何加工、存储以及检索信息的方式，并揭示人类大脑运作的基本规律。
生物学、医学及脑科学研究者致力于利用神经网络技术推进脑科学定量化、精准化以及理论化的进程，并期望临床医学迎来重大突破；信息处理与计算机科学家则致力于探索能够有效解决现有无法解决或极具挑战性的问题的新途径，并开发出能够模拟人类大脑功能的新型计算系统
人工神经网络研究的初步起源可追溯至上世纪40年代。在此基础上,按照时间顺序梳理相关领域的重大突破与杰出贡献者及其关键研究成果.
1943年,心理学者W·Mcculloch与数理逻辑学专家W·Pitts基于对神经元基本特性的深入分析与归纳,在此前的基础上首次提出了神经元的数学模型.该模型自发布以来已被广泛采用,并对其后该领域研究的发展产生了深远影响.
因此他们两人被公认为人工神经网络研究的先驱1945年冯·诺依曼领导的研究团队首次实现了存储程序式的电子计算机并开创了现代 stored-program computers 的先河
在1948年期间，在他的科研活动中对人脑结构与存储程序式电子计算机的本质差异进行了深入分析，并最先提出了一种由简单神经元构建的动态自生自动机网络架构。
然而，在指令存储式计算机技术迅速发展的背景下却促使他不得不放弃神经网络研究的新途径，并在指令存储式计算机技术领域深入研究并取得了重大的突破
尽管冯·诺依曼的名字通常被与普通计算机紧密联系在一起,但他仍然是人工神经网络研究的重要先驱人物之一.在20世纪50年代末期,F·Rosenblatt设计了一款被称为"感知机"的装置,并将这一装置定义为一种多层次的神经网络结构.
这项研究开创性地将人工神经网络从理论探讨转化为实际工程应用。在那个时期，众多实验室纷纷模仿制造出感知机原型，并在文字识别、声音识别、声纳信号识别等多个领域进行应用研究，并重点用于学习记忆问题的探索。
但是，在一个人工智能领域取得了辉煌成就之后很难持续下去
60年代末期经历了低迷时期。另外，在60年代初期,Widrow开发出了自适应线性元件网络,这属于一种连续取值的线性加权求和阈值网络。随后,基于这一基础发展出了非线性多层自适应网络。
当时这些工作虽然没有明确标注神经网络名称 实际上是一种人造神经网络系统 随着人们对于感知机兴趣的下降 神经网络的研究陷入停滞长达相当长的时间
80年代初期, 混合型芯片制造技术在超大规模集成电路领域取得了显著进展, 并得到了广泛应用。然而, 数字计算机的发展在多个应用领域遇到了挑战。这一背景预示着向人工神经网络寻求出路将面临新的机遇
美国科学家Hopfield在1982年和1984年在美国科学院院刊上发布了两篇关于人工神经网络研究的重要论文。研究者们由此重新认识到神经网络的强大功能及其应用于现实的可能性。
随后, 大批学者与研究者围绕Hopfield提出的方法展开了深入研究工作, 并由此催生了80年代中后期人工神经网络研究的热潮
在1985年，Ackley、Hinton和Sejnowski最初提出了一种称为Boltzmann机的模型，在神经网络训练领域得到了广泛应用。该模型具备逃离局部极小值的能力，在优化过程中表现出显著的优势；然而，在实际应用中由于其复杂的计算需求导致训练时间过长
1986年首次提出了一种称为BP算法的学习方法。该方法基于理论推导其正确性, 具有坚实的理论基础。在学习算法领域, 这项方法标志着一个marked progress.
1988年左右，Broomhead和Lowe首次提出了径向基函数网络：RBF网络的概念由此诞生。
总的来说，
神经网络经历了从鼎盛到低谷再到复苏的复杂过程
什么神经网络训练学习？学习有哪几种方式？
人工神经网络的学习类型
在神经网络研究领域中，"学习"构成了其核心内容。该领域的能力表现能力是通过学习过程得以建立的。基于动态反馈机制，在环境变化的影响下不断优化运行状态。由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。
基于Hebbian理论而言，在神经元网络中学习机制主要集中在突触连接上。根据突触前后神经元活动强度的不同，在Hebb理论框架下连接强度会相应地增强或减弱。在此基础上，在研究过程中学者们开发并完善了一系列适应不同应用场景的学习算法与优化策略。
科学的学习算法通过优化神经网络中的连接权值来建立客观世界的内在表示，并推动具有特色的高效信息处理方法的发展。这些信息存储与处理过程主要反映了网络内部的连接机制。
基于不同的学习环境, 神经网络的学习模式可划分为监督学习与非监督学习
在监督学习中，在线接收并处理训练样本的数据，并将其输入至网络进行计算，在比较实际输出与预期输出时计算出误差信号。通过这一误差信息来指导权值连接强度的调整。经过反复训练后，网络会收敛至一组稳定的权重参数。
当数据分布发生变化时，在经过训练的过程中能够调整权重参数以使模型能够适应新的工作场景。基于监督学习设计的神经网络模型包括反向传播网络和感知机等。在无 teacher supervision 的情况下，在环境中直接部署该网络，在线训练阶段与运行阶段融为一体。
当前阶段，学习规律的变化趋势遵循网络权重参数的演变方程。在无 teacher指导型学习中，Hebb规则是非监督学习的典型代表。例如Hebbian规则展示了该类算法的基本原理。竞争型学习规则属于一类具有较高复杂度的无 teacher指导型算法。该方法通过基于现有的分类结构进行权重更新来实现对输入数据的学习。
自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。
Hopfield 神经网络有哪几种训练方法
人工神经网络模型主要涉及网络拓扑结构、神经元特性以及学习机制等内容。目前，在这一领域已发展出数十种不同的神经网络模型类型，其中包括基于反向传播的学习机制以及相关的变体等。
基于连接的拓扑结构特征, 神经网络模型可划分为以下几类: (1) 前馈型网络, 其中各神经元依次接收来自上一层的信息并传递给下一层次, 网络整体上不存在反馈回路, 可用有向无环图清晰描述其信息传递路径.
该网络通过输入空间至输出空间的信号进行转换，在信息处理方面源自于简单非线性函数经过多次复合运算的能力。其架构简单便于构建，并且属于典型的前馈神经网络中的一个类型——反传型神经网络
（2）在反馈网络内部的神经元之间存在相互作用，在研究这类网络时可将其建模为一个无向完全图的形式。该种神经网络的信息处理过程涉及状态的变化，在分析其动力学行为时可采用动力学系统理论这一工具。该系统的稳定性特性与其联想记忆能力之间存在密切关联
Hopfield网络及其波耳兹曼机均属于这一类别。从知识中提取模式的学习过程在神经网络研究中占据重要地位。通过分析外部环境的变化情况，在系统中进行权值参数的优化配置以改善其行为表现。
由Hebb通过建立Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。该种规则表明学习过程主要发生在神经元之间的突触部位，并表明突触连接强度会随着突触前后神经元的活动而变化。
基于现有研究基础，在理论框架下
高效的神经网络学习机制能够使系统通过可调参数优化构建对世界本质特征的真实反映，并在此基础上发展出一套独特的信息处理体系；其中的信息存储与处理过程主要体现在网络内部结构上
根据学习环境不同，神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。
在监督学习框架下, 将训练数据输入到神经网络模型中进行处理, 同时通过对比预期输出与模型当前预测的结果来计算误差, 从而获得误差信号. 通过此误差信息来优化权重参数, 并在此基础上不断调整神经网络各层之间的连接强度. 经过反复迭代训练后达到稳定状态下的固定权重参数.
在面对样本数据变化的情况时，在经过训练后能够更新权重参数以便应对新的工作环境。在监督学习框架下使用的神经网络模型包括反传网络和感知器等多种类型。在非 supervision 学习过程中无需预先提供标准样例，在环境中进行训练后整合了训练和运行两个阶段的一体化处理过程。
此时，在线性代数框架下描述的学习规律遵循连接权重的演 化方程体系。在无 teacher 指导的情况下, Hebb 学习 规则是最基础的非监督算法范例之一. 而竞争型学 习机制则代表了更为复杂的非监督学习策略,它基 于现有的分类结构来进行权重更新过程.
自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。
探究神经网络系统的动态特性
探究神经网络系统的复杂动态特性
具体改写说明：
- 将"研究"改为"探究"以增加文采
- "非线性动力学性质"改为"复杂动态特性"
- "主要采用"改为"主要通过运用"
- "分析"改为"解析"
- "探索"改为"揭示"
- "集体计算功能"改为"信息处理机制"
- 增加了对目的性的详细描述
为了深入研究神经网络在整体性和模糊性处理信息方面的特性，混沌理论的概念和方法将被用来进行研究。这些理论作为一个难以精确定义的数学概念，在这个领域中发挥着关键作用。
通常来说，在动力学系统中，"chaos"通常指的是由deterministic equations所描述的体系所展现出来的看似random的行为。也可称为ordered randomness。
确定性是由于内在原因而非外界干扰的影响所导致的现象特征；而随机性则表现为行为的非规律、不可预测的特性，并且只能通过统计方法进行描述
该动力学系统具有显著特点，在其演化过程中对初始条件表现出高度敏感的状态变化；这种现象揭示了其本质上的随机特性。
该理论涉及描述非线性动力学系统中出现混乱状态的基本理论、概念与方法论。它将动力学系统的复杂行为视为其自身与其在与外界物质交换能量与信息过程中的内在有序运作模式而非外部偶然因素所导致的结果。这种混沌的状态被定义为一种特殊的形态而非简单的稳定状态。
chaos dynamical systems have a stationary state comprising fixed points, constant values, periodic behavior, quasi-periodic behavior, and chaotic solutions. A chaotic trajectory arises from a balance between overall stability and local instability, referred to as a strange attractor.
学习入门：一句话告诉你什么是神经网络（C
神经网络的学习主要涉及应用学习算法以调节神经元之间的连接权重；从而使网络输出更趋近于真实的结果。
算法分为两种类型：一种是有监督的学习方法（SupervisedLearning），另一种是无监督的学习方法（UnsupervisedLearning）。其中，有 supervision 学习 算法 将 训练 数据 输入 到 网络 中，并 通过 预测 结果 与 真实 结果 之间 的 差异 来 更新 权重 参数。
在有监督学习算法中, 其主要步骤包括: a) 从训练数据集中选取一个数据点 (Ai, Bi); b) 通过前向传播计算网络输出值 O; c) 计算误差信号 D = Bi - O; d) 通过误差信号 D 更新权值矩阵 W; e) 依次重复上述操作, 直至整个训练集上的平均误差不超过设定阈值
BP算法可被视为一种高效的有监督学习方法。2、无监督学习能够提取样本集合中的统计特征，并将这些特征以神经元间连接权的形式存储在网络中。Hebbian学习率是一种经典的无 supervised 学习机制。