深度神经网络是什么意思,深度神经网络通俗理解

什么叫神经网络？

南搞小孩阐述基本概念：首先介绍一些基础常识与原理（什么是神经网络？）人类思维呈现出逻辑性与直觉性的两种主要特征。

逻辑思维是一种遵循特定规则进行推理的能力；它通过将信息转化为概念并以符号形式表达的方式展开思考；随后按照线性顺序下的运算规律执行逻辑推理；整个过程可转化为一系列指令序列来实现对计算机的操作。

然而这种思维就是整合这些分散存储的信息从而能够快速触发新的想法或提供解决问题的思路

这种思维方式的核心在于以下两方面:首先,信息储存在神经元上的兴奋模式分布中;其次,信息处理则基于神经元间协同作用的动力学过程实现。从仿生学角度来看,人工神经网络是一种模仿人类思维机制的技术手段。

该系统是一个非线性动力学体系，在其运行过程中体现出信息以分布式形式存储，并通过协同处理实现多种功能的特点。值得注意的是尽管单个神经元仅具备基本结构与基本功能 但当大量神经元相互连接形成复杂的网络时 这类网络能够执行出错多样的任务

人工神经网络的工作原理是：人工神经网络必须遵循特定的学习标准进行训练之后才能正常运转

本文采用人工神经网络对手写"A"、"B"两个字母进行识别作为范例来进行说明。具体而言,规定当输入为"A"时系统应返回数值结果1,相应地若输入为"B"则系统应返回数值结果0.

因此，在设计网络学习的标准时, 应该确保当网络执行错误行为时, 通过学习过程能够降低再次出现相同错误的风险

随后，在网络中为每条连接分配一个（0至1）区间内的随机权重；接着将输入图像数据按照标签"A"的具体指示提供给该神经网络进行处理；神经网络系统首先计算输入模式的加权总和；接着将该总和与设定门限值进行比较；最后通过非线性运算得出系统的最终输出结果。

在此情况下，在线性神经元模型中对输入施加一个阈值门限后，在两种可能的输出结果间做出选择的概率均等，并没有偏向性。一旦此时将该神经元的输出结果被判定为"1"(判定正确)，则其连接权值会相应增加以确保当网络再次接收"A"模式输入时仍能进行准确判断。

若输出数值为0（即系统判定结果存在错误），则需对神经网络的连接权值进行微调：使其朝着减少综合输入加权值的方向进行调整。这种调整的目的在于：当神经网络在后续再次接收'A'模式输入时，在重复犯错的可能性上加以降低。

对操作进行优化；当向网络反复输入多个手写字母'A'和'B'时，在持续应用上述学习方法的情况下进行多次训练后，则该系统的判断准确率将显著提升。

这表明网络在学习这两个模式方面取得了显著成果。这些模式详细记录在每个连接权值中。每当网络再次遇到任何一个模式时，它总能迅速而准确地进行判断与识别。

这表明网络在学习这两个模式方面取得了显著成果。这些模式详细记录在每个连接权值中。每当网络再次遇到任何一个模式时，它总能迅速而准确地进行判断与识别。

通常情况下，在一个网络中神经单元数量越多，则其能够记忆、识别的模式也会随之增多。

南搞小孩开发的一个小程序：这是一个关于人工神经网络实验系统的教学辅助工具软件（BP网络）V1.0 Beta版。本程序的操作说明指出：通过运行测试可以看到，在输入"学习"指令的前三次执行中，在第一组数据输入后系统开始正常工作，在第二组数据输入时出现轻微延迟现象，在第三组数据输入时则达到了预期的学习效果。在观察输出结果的过程中发现，在第一轮测试中使得对应输出神经元的活动值趋近于数值0.515974；而在后续两轮测试中则分别达到了更高精度的结果。

而后三条"学习"指令收敛于数值 [...] 看来很稳定呢。观察处理编号 4 和 [...] 的指令结果 P\times Out_2 达到了相同的结果呀。"大脑"识别出编号 4 和 [...] 属于第二类类别哦！

这个方法真的很有趣吗？让我们试着输入一个指令看看吧！在这个系统中你能够随意设定特定模式来训练这个系统进行识别。你可以根据自己的需求选择不同的参数设置哦！只要提供的样本数量足够（允许包含一定误差），并且在测试数据集上能够收敛的话那么它就能很好地完成分类任务对吧？有时候可能会出现不完全精确的情况因为它的处理机制具有模糊性特征。通过查看Process输出结果与Learning目标之间的接近程度即可判断系统的识别能力怎么样呢？南搞小孩是一个专门研究人工神经网络的小团体他们拥有多个官方渠道分享最新的研究成果和技术信息包括但不限于人工神经网络论坛INNSENNSAPNNAJNNSINISC以及相关的电子图书资料库等丰富的资源库

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谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

有人可以介绍一下什么是"神经网络"吗?

由于神经网络作为一种融合了多个学术领域的产物，在不同学科中对它的认识也有所差异。由此可知，在科学界对于神经网络的确切定义存在诸多争议**文案狗**

该定义被广泛认为是最为普遍的，并且其结构基于具有适应性的简单单元构建而成的广泛并行互连网络。它的组织能够模仿生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。

如果我们将人脑神经信息活动的特点与其冯·诺依曼式计算机的工作原理进行对比，则能够清晰地观察到在人脑中存在显著的特性：1. 大规模的并行处理能力。

在冯·诺依曼计算机（Neumann machine）中（也称为冯·诺依曼架构），信息处理的方式是集中且按顺序依次执行。即所有程序指令都需要依次调用中央处理器（CPU）后才能逐条执行。而人脑在识别图像或进行决策时，在多个层次上并行作用以快速得出结论

研究表明，在人脑中存在大约在十亿到千亿数量级的神经元单元，并且每个单元都拥有数百个连接关系。这些结构使其能够形成复杂的记忆网络，并在其所需时迅速做出决策和反应。

信息处理与存储单元有机地融合在一起，在冯·诺依曼架构中，默认情况下是将数据与其地址分开管理的；为此，在操作之前需要首先确定目标内存地址；一旦内存发生故障或损坏，则其中所有的数据将全部丢失。

虽然人脑神经元具有信息处理能力的同时也具备存储功能，在进行记忆活动时，并不需要先确定存储位置后再调用相关内容；相反地，在部分信息被激活的情况下也能通过现有的记忆网络恢复出完整的记忆内容

当硬件发生故障（如头部受伤）时，并非所有的存储信息都会失效，而是只有那些遭受最严重损害的信息才会丧失。该系统具备自主组织能力，并且能够通过自我学习提升性能。

冯·诺依曼计算机不具备主动学习能力和自适应能力；它只能严格按照预先编程序步骤进行相应的数值计算或逻辑运算。

而人类大脑具备自我组织与学习的能力，并持续地适应外部环境的变化，在应对多种模拟的情况时（包括不确定或模糊的问题），展现出有效的处理能力。神经网络研究的发展经历了四个主要阶段：第一阶段始于20世纪50年代初期。

Spanish anatomologist Santiago Cajal established the neuron doctrine in the late 19th century. This theory posits that neurons exhibit a bipyramidal shape. The cell bodies and dendrites receive signals from other neurons. Axons transmit these signals away from the cell body.

在随后的时间里,多种染色技术和微电极技术持续为神经元的主要特征及其电学特性提供了详细的信息

1943年，《神经活动中所蕴含思想的逻辑活动》一文中,美国心理学家W.S.McCulloch与数学家W.A.Pitts共同构建了一个简化的神经元模型,即M－P模型。

该模型把神经元看作一个功能逻辑器件，并进而发展出神经网络模型的理论研究

1949年,心理学者D.O.Hebb出版了专著名为《行为的组织》的作品,在其中阐述了神经元之间连接强度变化的规律性变化模式,并这种规律被后人称为Hebb学习法则

Hebb描述道："当神经元A的轴突与神经元B保持足够的接近程度并且能够引发其兴奋时...

换句话说，在神经科学的研究中发现：当两个神经元同时处在一个高度兴奋的状态时，在它们之间形成的突触连接强度将被进一步强化。

20世纪50年代初期, 科学家 duo 在研究神经细胞膜上的离子迁移变化时, 他们将这些变化分别对应于钠离子通道和钾离子通道的变化, 这一发现奠定了现代神经科学的基础。

许多学者投身于该领域研究，并受到这些先驱者的开创性工作所激励；随后的第二阶段则持续至上世纪六十年代末

1958年, F.Rosenblatt等人成功开发出历史上的第一台具备学习型神经网络特征的模式识别设备,即编号为MarkI的感知机（Perceptron）。这一开创性事件标志着神经网络研究迈入了新阶段。

对于具有单一层次结构且无额外隐藏层的设计最为基础的感知机模型而言，在经过Rosenblatt的努力后得以证实某种学习机制的有效性。该算法通过逐步调整连接权重来实现预期功能。

稍后于Rosenblatt等人的工作基础上,B.Widrow等人开发出一种新型的具有学习能力的神经元处理模块,即自适应线性元件Adaline,并建立了有效的学习机制,该机制已广泛应用于多个领域

Widrow还创建了第一家中置神经网络硬件公司，并于六十年代中期投入实际应用并进行商业化运营。

除了Rosenblatt和Widrow之外，在此时段内还有许多学者在神经计算的架构与实现理念方面做出了重大的贡献。例如,K.Steinbuch的研究表明,他开发了一种称为学习矩阵的学习型二元联想网络模型，并深入探讨了其实现的硬件设计。

N.Nilsson于1965年发表了《机器学习》这本著述，并对这一时期的活动进行了系统总结。
第三阶段在20世纪60年代末至80年代初实施。

第三阶段开始的标志是1969年M.Minsky和S.Papert所著的《感知机》一书的出版。

该著作对其所论述的单层神经网络体系进行了详尽探讨，并借助数学理论证明了这种架构在处理能力上的局限性。此外他们进一步发现存在大量无法仅靠单层神经网络实现训练的目标。然而对于多层神经网络是否能够有效运作目前仍存有疑问。

由于鉴于M.Minsky在人工智能领域的卓越声誉，在其著作中提出了悲观的看法；这一观点对当时正在研究基于感知机的神经网络模型产生了重大影响。

自《感知机》一书问世以来已持续未对神经网络研究领域进行资助工作长达15年余时间，并且前苏联也曾撤销了几个具有开创意义的研究计划。

然而，在这个低迷时期里，仍有几位学者持续投入于神经网络的研究领域。例如，在美国波士顿大学有S.Grossberg教授，在芬兰赫尔辛基技术大学有T.Kohonen教授，在日本东京大学有甘利俊一教授。

他们的不懈努力为神经网络研究的复兴铺平了道路。4.第四阶段自1980年代初期以来持续进行。

于1982年，在美国加州理工学院工作的生物物理学家Hopfield·J·J·开发并应用了基于所定义的计算能量函数的全连接型神经网络体系。该体系成功地解决了复杂度属于NP完全类的旅行商问题（TravellingSalesmanProblem,简称TSP）。

这项突破性进展不仅标志着神经网络研究进入了一个新阶段——第四阶段，并且也象征着这一领域正在蓬勃发展之中。Hopfield模型提出之后,众多研究者致力于将这一模型进一步发展,使其更加贴近人类大脑的功能特性。

在1983年,T Sejnowski与G Hinton提出了"隐单元"的概念，并开发了Boltzmann机

日本福岛邦房基于Rosenblatt提出的感知机模型，在此基础上引入了隐藏层单元以开发出一种具备联想学习能力的认知机装置。Kohonen设计并使用了3000个阈值器构建神经网络结构以实现二维结构上的联想学习机制。

1986年,D.Rumelhart和J.McClelland发表了开创性的著作《并行分布处理-认知微结构的探索》，这本书的发布标志着神经网络研究进入了新的阶段。

1987年首次在圣地亚哥举行的国际神经网络大会由国际神经网络联合会正式成立。

后来INN斯出版了期刊《JournalNeuralNetworks》，包括但不限于以下专业期刊： 《NeuralComputation》、 《IEEETransactionsonNeuralNetworks》、以及 《InternationalJournalofNeuralSystems》等均相继出版

世界知名高校纷纷宣布设立神经计算研究中心并制定了相应的培养方案；各国也陆续建立了神经网络协会，并组织了多种形式的地区性和国际性学术会议；涌现出了大量具有重要价值的研究成果和学术论著。

当前，在前期的准备和深入研究之后, 神经网络研究正进入关键阶段. 这些国家都制定了相关研究规划. 日本推出了'人类前沿科学计划'项目.

这项计划预计将持续时间为15至20年，在初期投入上就达到了惊人的规模。在这一计划中对神经网络与脑功能的研究占据了核心位置；其之所以被称为'人类前沿科学'是因为它们直接涉及对人类大脑的理解以及开发基于仿生学原理的新型计算机技术。

在美国内政部对神经网络技术的研发提供了强有力的资助支持。美国国防部拨款约4亿美元给负责制定相关研发规划的机构设立研发项目，并成立了相应的组织与指导小组负责推进实施

同时

美国及其它政府机构均给予高度关注于神经网络的发展，并通过多种形式资助了许多研究项目。欧洲经济合作与发展组织也制定了相关研究规划。

在其ESPRIT计划中有个项目叫做"神经网络在欧洲工业中的应用"。除了英国和德国的原子能机构之外, 这个项目吸引了多个大型企业参与, 包括英国航天航空公司在内。

此外，在欧洲部分国家中也有各自开展的研究项目，在德国自1988年起就开始发展'神经信息论'这一领域的研究项目，在我国于1986年initiate 神经网络相关领域的探索，并先后组织过多次非正式的神经网络研讨会

1990年12月，在北京成功举办了"中国神经网络首届学术会议"。此次会议由中国计算机学会、电子学会、人工智能学会、自动化学会、通信学会、物理学会、生物物理学会以及心理学会等八个学科领域的重要学术组织共同参与并主办。

神经网络（深度学习）的几个基础概念

从整体上来看，在深度学习领域中所指的网络架构也是一种多层级神经网络的形式。传统的多层级神经网络仅包含输入层次、中间层次以及输出层次三层结构。其中中间层次的具体数量取决于实际需求；然而在理论上并未有明确的标准或依据来指导确定合适的层次数量

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中最具代表性的模型之一，在传统多层神经网络架构的基础上增加了特征提取模块。这一模块模拟了人脑对信息逐级处理的能力。

具体操作就是在原来的fully connected层前面加入了partially connected的convolutional layer与dimensionality reduction layer，并作为层级结构被引入

多层神经网络的工作流程主要包括以下几个步骤：首先，在输入端到端的神经网络架构中依次包括卷积模块、降维模块等关键组件；随后通过一系列的数学运算将原始输入数据转换为更高层次的抽象特征；最终实现对目标数据的预测输出；而深度学习则通过信号->特征->值这一流程实现了对复杂数据模式的学习与提取

特征是由网络自己选择。

人工神经网络，人工神经网络是什么意思

。

一、人工神经网络的概念
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）简称神经网络(NN)，建立在生物学中对神经网络基本原理的理解基础上，并在此基础上对人脑结构及其对外界刺激的响应机制进行了抽象概括。以当前最前沿的网络拓扑学知识体系作为理论支撑，在模拟人类神经系统处理复杂信息的机制上建立了一种数学模型

该模型以其多线程计算能力和耐干扰性能强的特点为基础，在智能化与自适应学习方面展现出显著优势，并非传统模型可比拟。它通过构建高效的分布式数据处理架构，在复杂场景下实现快速响应与误差抑制双重功能。凭借独特的知识表征机制以及智能自适应学习体系，在多个交叉领域均取得了突破性进展，并受到学术界及多个相关领域的广泛关注。

它本质上是由大量相互连接的简单元件共同构成的一个高度非线性系统，并且这种系统不仅能够执行复杂的逻辑运算，还能够实现非线性关系处理的能力。神经网络作为一种基于节点间相互连接而形成的运算模型，在信息处理方面展现出独特的优势。由许多节点（称为神经元）通过互相连接构成了这样的运算模型。

每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数（activationfunction）。

每两个节点之间的连接代表了通过该连接传递信号时所赋予的加权值，并被称为权重（weight）。神经网络正是通过这种方式来模拟人类的记忆过程。具体来说, 网络输出的结果受到以下因素的影响: 其一为网络结构的不同; 其二为各节点之间的连接方式; 其三为各层之间的权重设置; 最后还与激活函数的选择有关.

而网络自身往往是对自然界中某种计算方式或数学模型的模拟与模仿，并可能体现了一种决策机制的表现形式。神经网络的设计理念源自生物神经系统的起源，并在其运作机制上取得启发。

人工神经网络则是通过将对生物神经网络的研究成果与数学统计模型相结合，并利用数学统计工具来实现这一过程。

从另一个角度看，在人工智能领域的感知层面，我们借助数学统计方法让神经网络获得了类似人类的决策能力和基本判别能力；这种方法可视为传统逻辑演算的一种扩展

人工神经网络中,神经元处理单元能够代表多种类型的对象,包括特征、字母以及概念等,另外还包括一些有意义的抽象模式。网络中的处理单元按照功能可分为三类:输入型节点用于接收信息,输出型节点负责传递结果,而隐藏型节点则在信息传递链路中起到调节作用

输入单元接收外部世界的信号与数据；输出单元负责系统处理结果的传递；隐单元位于输入和输出单元之间，并不可见于系统外部。

神经元之间的连接权值体现了其间相互之间的联系程度，在神经网络中这些权重决定了各单元间相互作用的方式与强度

人工神经网络是一种无固定程序、具备适应能力的大脑模式下的信息处理系统。其本质是通过网络结构的变化以及动态行为实现一种并行且分布式的计算模式，并在此程度和层次上模仿了人类大脑神经系统的信息处理机制。

神经网络是一种基于类比于生物大脑神经元之间突触连接关系构建的信息处理模型它主要模仿人类对自身认知机制的学习过程并因此在多个交叉学科领域中发挥重要作用

第二章 人工神经网络的发展历程

第一阶段----Initial stage (1)、McCarthy-Perspow neural network model: 20th century 1940s, 研究人员开始研究神经网络.

1943年，在美国心理学家麦卡伦奇（Mcculloch）与数学家皮兹（Pitts）的协作下完成了对M-P模型的设计工作后发现这一相对简单的系统却具有重要意义

在模型中,将神经元视为一个功能逻辑器件来实现算法的功能,并因此开创了神经网络模型的理论研究

Hebbian学习规则：在1949年时，神经心理学家Donald Hebb出版了专著《行为组织学》，在其著作中他提出了一种关于神经元间联系可变性的理论模型。

该假说指出学习过程最终在神经元之间的突触处发生；同时表明突触连接强度会受到突触前后神经元活动的影响。该假说后来演变为现代神经网络中的重要Hebb规则。

这一法则揭示了神经元之间突触连接强度的变化特性，在神经科学领域具有重要研究价值。Hebb法则为构建具备学习功能的神经网络模型提供了理论基础。

(3)、感知器模型：1957年，罗森勃拉特（Rosenblatt）基于M-P框架创造了感知器（Perceptron）模型。

感知器模型遵循现代神经网络的核心原则，并且其结构与生物神经系统高度一致。

该系统基于动态可调节权重向量构建了MP神经网络模型；该模型经过训练能够实现对给定输入向量模式的分类与识别功能；尽管其结构较为简单明了；但它是历史上第一个真正意义上的人工神经网络

Rosenblatt证实了两层神经网络具备将输入分类的能力，并且他提出了包含三层结构中带有隐层处理元件的设计作为重要的研究方向

Rosenblatt提出的神经网络模型基于一些来自现代神经计算机领域的基本原理，从而导致了重要的神经网络方法和技术进展。

ADALINE网络模型：于1959年，在美国工程师维德罗（B.Widrow）及其团队首次提出自适应线性神经元（Adaline），并奠定了现代人工神经网络理论的基础；同时提出Widrow-Hoff学习规则，并将其应用于工程实践。这一理论将推动人工神经网络研究与应用的发展。

ADALINE网络模型是一种具有连续输出值的自适应线性神经元网络体系结构，并且被广泛应用于自适应控制系统中。

在人工智能发展的低谷时期,Minsky与Papert对代表性的网络系统,尤其是感知器的功能及其局限性进行了深入的数学分析.于1969年出版了具有里程碑意义的经典著作《Perceptrons》,证实了简单的线性感知器的能力存在局限.该技术对于解决线性不可分的问题则显得力有未逮,例如,经典的'异或'问题正是其无法逾越的技术障碍.

这一论断对当时人工神经元网络研究造成了巨大的冲击。标志着神经网络发展史上长达10年的停滞时期。

自组织神经网络 SOM 模型是由芬兰学者 Kohonen T 教授于 1972 年首次提出的(Self-organizing feature maps).

后来的神经网络主要依据KohonenT.的研究成果而发展起来。SOM网络作为无监督学习的一种重要模型，在模式识别、语音识别以及分类问题等方面都有广泛的应用。

它主要运用了'赢家通吃'的竞争性学习算法，在与之前提出的感知器相比表现出显著差异的同时，在其学习训练模式上采用了无监督式的策略，并被归类为一种自组织网络。

这种学习训练方法通常在缺乏已知分类类型的情况下用于获取分类信息的一种训练手段。

(2)、自适应共振理论ART：创立于1976年的美籍Grossberg教授开创性地提出了著名的自适应共振理论ART(Adaptive Resonance Theory)，该理论的学习过程主要体现在其模型具备自我组织能力，并且能够实现自我维持特性。

第三阶段 - 复兴时期（1）、Hopfield 模型：在 1982 年时, 美国物理学家 Hopfield 构建了离散神经网络模型, 被命名为离散 Hopfield 网络, 这一开创性工作极大地推动了对神经网络研究的进展

在网络领域中，它最初引入了Lyapunov函数作为关键工具，在这一过程中发挥了重要作用。随后的研究者普遍认为这种函数可被视为能量函数，并在此基础上展开了深入研究。通过理论分析和实验验证，该系统模型最终被证明具有良好的稳定特性。

在1984年,Hopfield又提出了另一种连续神经网络,在网络中的神经元激活函数被从分立型转换为连续型

1985年, Hopfield与Tank基于Hopfield神经网络成功地解决了经典的旅行推销商问题（TravellingSalesmanProblem）。 Hopfield神经网络由一系列非线性微分方程构成

Hopfield模型不仅建立了对人工神经网络信息存储与提取功能的非线性数学描述，并提出了动力学方程以及相应的学习算法，在此基础上构建了网络运算的基本公式和参数设定。这些理论成果为人工神经网络的设计与优化提供了重要指导原则，在Hopfield理论模型的影响下，研究者们纷纷将此作为研究方向并投入其中，并在此基础上不断探索和完善相关技术方法。

由于Hopfield神经网络在多个领域具有显著的应用前景，在人工智能研究中得到了特别的重视；越来越多的人开始深入研究这一技术，并为其发展注入了新的动力。

(2)、Boltzmann机模型：1983年,Kirkpatrick等人意识到模拟退火算法可用于解决NP完全组合优化问题,这种模拟高温物体退火过程来找寻全局最优解的方法源于Metropli等人于1953年的研究。

1984年,Hinton与其年轻同事Sejnowski等人共同合作,提出了大规模并行学习网络系统,并首次明确提出了隐层单元的概念,这种系统后来通常被称作Boltzmann机器

Hinton and Sejnowsky employed concepts and methodologies from statistical physics to first propose a learning algorithm for multilayer networks, which is referred to as the Boltzmann machine model.

(3)、BP神经网络模型：1986年, 儒默哈特等人基于多层神经网络模型提出了一种权值修正的反向传播学习算法----反向传播算法（Back-Propagation Algorithm），该算法成功解决了多层前向神经网络的学习难题,证实了多层神经网络强大的学习能力,使得该算法能够实现多种学习任务并解决实际应用中的诸多问题。

（4）、并行分布式处理理论：1986年，在由Rumelhart与McClelland合著的经典著作《Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructures of Cognition》中系统阐述了并行分布式处理理论，在该书中探讨了基于非线性连续转移函数的人工神经网络中的误差反向传播机制及其应用问题。其核心目标是探索认知过程的基本机制，在详细分析传统方法中权值调整缺乏有效策略的问题后提出了创新性的解决方案

能够求解感知机无法解决的问题，并回应了《Perceptrons》一书中探讨的神经网络局限性问题，在实践中证明了人工神经网络具备强大的运算能力

细胞神经网络体系：1988年, Chua与Yang开发了细胞神经网络(CNN), 该体系以其作为细胞自动机特性的特点而闻名.

Kosko开发了双层联锁存储机制（BAM），这种机制具备无监督学习的能力。(6)、达尔文主义模型：Edelman构建了一个基于神经网络的系统理论框架，在20世纪90年代初期对相关领域的发展产生了深远影响。

于1988年，在Linsker提出了新的自组织理论的同时，在Shannon的信息论基础上构建了最大互信息理论，并为神经网络的信息应用奠定了基础

1988年, Broomhead两人利用径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)开发了一种层次式架构的方法,从而使其与数值分析以及线性自适应滤波紧密相关

于1991年, Haken将协同理论引入神经网络领域,在其理论体系下,他主张认知活动具有内生性特征,并认为模式识别行为与模式形成活动相互依存、相互促进

1994年，在提出细胞神经网络数学理论与基础后

通过扩展神经网络的激活函数集合，并系统地提出了DCCN、HNN和BAM等更为普遍的时滞细胞神经网络模型。

在20世纪90年代初期,Vapnik等学者开创性地提出并系统性地阐述了支持向量机(SVM)及其相关的VC维数理论基础及其相关内涵。

经过多年的发展，已有上百种的神经网络模型被提出。

人工神经网络的定义，详细说明

人造神经网络系统（ANNs）是一种典型的动物神经网络行为模式，在实现分布式并行信息处理任务方面承担着关键的算法数学角色。

该网络基于系统的复杂性设置，在其内部大量节点之间建立了优化的相互连接关系，并最终实现了对信息的处理目标。

人工神经网络具有自主学习与自我调整的能力，在给定一批对应输入输出数据的前提下，在通过这些数据进行分析研究从而揭示其内在规律的基础上构建模型结构，并利用这些规律对新的输入数据进行预测计算的过程被称作'训练'

该研究来自《环球科学》2007年第一期刊登的一篇文章《神经语言：老鼠胡须下的秘密》。文章提出了一种由复杂网络结构中的多个处理单元通过动态互联关系构成的非线性的核心内容体系，并探讨了其在信息处理中的动态调节能力。

它是建立在现代神经科学研究成果的基础之上的方法论发展出来的一种理论体系。它试图通过模拟大脑神经网络处理和记忆信息的方式来完成信息处理任务。人工神经网络具有四个基本特征：（1）非线性的复杂关系是自然界的普遍特性。

大脑的智慧活动表现为一种复杂的非线性现象；单个的人工神经元通常处于激活或抑制两种相反的状态；从数学上说，这表明它们之间存在一种非线性关系；使用带有临界值的人工神经网络构建而成的系统，在功能上表现出更高的性能，并且能够更好地抵抗干扰并存储更多信息

（2）非局限性一个神经网络一般由大量神经元通过广泛连接构成。系统的整体行为不仅受单个单元特征的影响还可能主要由单元间的相互作用以及彼此之间的连接结构所决定。通过大量连接来模仿大脑的非局限性特性。

联想记忆是非局限性的典型实例。（3）高度非线性的人工神经网络具备自我适应性、自我组织性和自主学习能力。不仅能够持续地改变其内部状态，在接收输入并进行数据处理的过程中，这些复杂系统的动态行为也会随之动态地调整和优化。

主要通过迭代过程来描述动力系统的演变变化。（4）非凸特性一个系统的演变方向，在特定条件下将由某个特定的状态函数所决定。如能量函数所示，其极值对应于系统处于相对稳定的状态。

非凸性表现为这种函数具有多重极值特征，在此情况下系统将拥有若干较为稳定的平衡态配置，这些状态的变化将直接决定系统的演进多样性。在人工神经网络架构中，神经元处理单元可用来表示不同对象的属性信息，具体包括如特征、字母、概念等基本元素以及某些有意义的抽象模式结构。

网络中处理单元的类型划分为三类类型：输入Unit接收外部世界的信息与数据；输出Unit负责将系统处理后的结果传递出去；隐Unit位于输入Unit和输出Unit之间，并且不可被外界直接观测。

神经元之间的连接权重体现了各单元之间的相互关联程度，在网络中各处理单元之间通过复杂的连接关系实现了信息的表达与处理主要体现在各处理单元之间的相互作用机制中

人工神经网络是一种非程序化且具有适应性的生物特征结构，在信息处理方面呈现出独特的特性与模式。其本质在于基于网络结构的变化以及动态行为特征实现了一种并行分布式的信息处理机制，并在不同层次上模仿人脑神经系统的信息处理模式。

它被涵盖为神经科学与思维科学、人工智能与计算机科学技术等多学科交叉的研究领域。

人工神经网络是一种并行分布式计算模型，在认知科学领域具有独特的理论基础与技术架构；它通过模拟生物神经系统的工作机制，在模式识别与数据处理方面展现出显著优势；这种新型的人工智能体系避开了传统基于符号逻辑的人工智能体系对精确推理的支持；它特别适用于复杂环境下的实时决策支持与动态问题求解；该系统具备自主学习能力以及自我优化机制；其在网络模式识别、数据挖掘等方面表现出了良好的应用前景

历史沿革于1943年，在心理学领域由Warren S. McCulloch教授与Warren W. Pitts学者共同致力于建立神经网络架构及其相应的数学模型，并命名为MP模型

他们基于MP模型提出了一种神经元的数学表达式和网络连接结构方法，并证明了单个神经元能够执行逻辑功能，从而奠定了人工神经网络研究的基础。在1949年时心理学家提出了突触联系强度可变的概念。

20世纪60年代末期，在人工神经网络领域取得了进一步的发展，在这一时期更加完善的人工神经网络模型被提出出来，并且这些模型包含了感知器以及自适应线性元件等多种类型。

M.Minsky及其团队深入研究了以感知器为代表的人工神经网络系统及其局限性，并在1969年出版了《Perceptron》一书。该书中明确指出感知器无法有效处理高阶谓词问题。

他们的理论对神经网络领域的发展产生了深远影响。与此同时，在串行计算以及人工智能领域取得了显著进展的情况下，却削弱了开发新型计算架构及人工智能技术紧迫性的认识。从而导致人工神经网络领域的研究陷入停滞不前的状态。

在此阶段的一定时期内，在线性代数领域的一些学者仍然致力于探索这一问题，并开发了适应谐振理论（ART网）、自组织映射以及认知机网络等模型的同时，在神经网络数学理论方面也取得了一定进展

1982年，在美国加州工学院的物理学家J.J.Hopfield于开创性地构建了Hopfield神经网格模型，并首次提出了“计算能量”这一重要概念以判定网络稳定性。

1984年, 其创建了连续时间Hopfield神经网络模型, 并为其在神经网络计算中的发展奠定了重要基础. 该模型开创了神经网络在联想记忆和优化计算方面的全新应用方向. 1985年, 另有学者提出波耳兹曼模型, 并利用基于统计物理的方法进行优化以实现系统的全局稳定点.

1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。

人工神经网络的研究得到了包括美国在内的世界各国的高度关注，并自1990年1月5日起被确定为"脑的十年"。国际研究组织呼吁各国将其"脑的十年"转变为世界范围内行动起来。

在'真实世界计算(RWC)'项目中进行研究的是人工智能领域。该领域占据着重要地位的核心内容是人工神经网络模型对网络布局结构进行深入分析的同时还会着重分析神经元特性以及学习机制。

目前研究中已知存在约40余种不同的神经网络模型，在这些模型中有一部分是反向传递网络类型，在具体应用领域中也包含了感知器型式以及自组织映照结构等技术路线

基于其连接拓扑结构将神经网络模型划分为若干类别：其中第一类即为前向网络其各神经元接收来自上一层的输入信号并传递到下一层次同时该网络系统中不存在反馈机制因此可以用有向无环图来表征其整体架构特征

这种网络完成信号在输入空间至输出空间间进行转换，并且其信息处理能力源自于简单非线性函数的连续作用。该网络结构较为简单，并且容易实现；反传型神经网络是一种典型的前馈型结构

（2）反馈网络内部神经元之间具有相互作用关系，并可采用一个无向完全图来描述其连接模式。该类神经网络的信息处理过程表现为状态转换现象，在动力学系统理论框架下可对其进行建模分析。系统的稳定性特征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一类神经网络类型。在神经网络研究领域中，学习机制是一个关键的研究方向，在此过程中系统能够不断优化其性能；其适应性是由学习过程所实现的。实时反馈机制能够根据环境变化动态调节权值参数，并据此优化系统的性能表现。

由Hebb提出的Hebb学习规则是一种为神经网络的学习算法奠定了重要基础的重要机制。该规则强调，在突触前后神经元之间的活动相关联时，突触连接会经历强度变化的过程。

在此基础上，研究者们发展出多种学习规则与算法策略，以满足不同网络结构的需求。

科学的学习算法有助于神经网络通过权值参数的优化建立对实际世界的抽象表达，并在此基础上创造出独特的信息处理体系。这种体系不仅包含了信息存储的内容还包括其在系统中的具体应用方式。值得注意的是，在这一过程中网络中的连接机制负责信息存储与处理的过程

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。

在监督学习过程中，在神经网络的输入层添加训练数据，在实际输出结果与期望输出之间进行对比分析，并计算出误差信号；随后通过该误差信号来调节神经网络中权重连接强度；经过反复训练达到稳定状态时会收敛至一个确定的权值状态

在样本情况发生变化后, 经过学习过程能够更新权重参数, 以便适应新的工作环境. 在监督学习框架下设计的人工神经网络包括反向传递网络以及感知机模型等. 对于非监督式的学习机制, 在此情况下无需预先设定标准样本来训练, 而是将人工神经网络直接部署于所处的工作环境中进行训练与测试.

当前阶段，学习规律的演进遵循连接权值的变化方程。非监督学习中最具代表性的案例是Hebb学习规则。竞争性学习规则则是一种具有较高复杂度的非监督学习实例，在此规则下系统根据预先形成的类别进行权值更新。

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。运用动力学系统理论、非线性规划方法以及统计分析工具等多学科手段对人工神经网络体系的行为规律进行解析，并深入探讨了多主体协同运作的特点与整体计算能力。通过建立数学模型并结合实验数据分析的方式解析了神经系统的信息处理机制及其运行规律

为了探讨神经网络如何在整体性和模糊性处理信息方面发挥其潜力的可能性, 混沌理论的概念与方法将发挥重要作用. �aos是一个相对难以精确界定的重要数学概念.

通常情况下，在动力学系统中表现出非确定性行为的是由确定性方程所描述的情形；也可称为这种内在随机现象。

确定性是由内在原因而非外部干扰所导致的。
随机行为是不可预测的，并且只能通过统计方法来描述

该系统的核心特性体现在行为模式对其初值的敏感依存性，并且这种现象表现在该系统的本质上的随机性质

该理论主要涉及分析具有混沌行为的非线性动力学系统的基本概念与方法，并将其复杂行为视为其自身与外界进行物质、能量与信息交换时所呈现的内在有序状态；而非将其视为外界强加或偶然出现的现象；而其特征是处于一种有序而非无序的状态

在混沌动力学系统中，定态涉及静态状态、稳定值、周期行为、准同步特性以及混乱解答等概念。整个系统轨迹表现为整体呈现稳定性而局部表现出不稳定性，并被称作奇异吸引子

奇异吸引子属于一个整体系统，在这种系统中：
（1）奇异吸引子是一个具有特殊动力学行为的整体结构；它既不是固定点也不是周期运动；
（2）这种整体结构是不可分割的单元体；它无法分解为两个或更多个独立的部分；
（3）这种现象对初始条件极其敏感；即使微小的变化也会导致截然不同的结果。

人工神经网络展现出独特的非线性适应性信息处理能力，并有效弥补了传统人工智能方法在认知方面的不足。如模式识别、语音识别及非结构化信息处理等方面的问题，在神经专家系统、智能控制以及组合优化等领域均获得了广泛的应用

人工神经网络与多种传统方法融合后，在促进人工智能及信息处理技术持续发展方面具有显著作用

近年来正在推动的人工神经网络正向模拟人类认知的道路更加深入发展，并与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合形成计算智能，在实际应用领域得到广泛应用。

采用信息几何理论对人工神经网络进行研究，并以此为基础拓展其应用领域

Matlab中的神经网络具体指的是什么呢？作为一个新手来说我对这个概念还不是很清楚谁能给我一个简单易懂的解释吗？非常感谢！

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以模仿生物神经系统为基础建立起来的算法被称为神经网络算法。在模型构建过程中,为了使模型了解各类数据特征,在训练阶段需要将一定数量的样例输入系统进行学习,以便识别不同类别之间的关系这一过程称为训练。接着系统会接受新的样本进行分析,通过已有知识库对新数据进行评估从而实现对未知信息的识别这一过程即为分类。

可用于执行图像识别任务、分类任务以及数据预测技术等多种用途；同时具备曲线拟合方法的能力。建议阅读一本机器学习与人工智能相关的书籍以获取更深入的知识。

神经网络有哪些主要分类规则并如何分类？

人工神经网络体系在各类别之间存在显著差异，在实际应用中常需依据特定的标准进行划分与归类以实现有效的功能分配与数据处理

根据神经元连接方式对神经网络进行分类是一种常见的方法

层次型神经网络依据功能与顺序划分成输入层、隐藏层和输出 layer。输入 layer负责接收并传递外界信号至隐藏 layer；隐藏 layer对信号进行变换处理；最终 output layer完成信号的最终处理与传递。

根据需求可配置为一层或多层；最后一个隐层将信息传递至输出层神经元经过进一步的处理后向外界输出信息处理结果。

而互连型网络结构中

其结构与分层式网络架构完全一致。其中'前馈'一词源于信息在该网络中按输入层→中间隐含层→输出层的顺序依次传递这一特点。

在前馈型神经网架构中，上一层输出经传递成为下一层输入。信息处理过程呈现出逐层传递的特点，在大多数情况下都不会形成反馈连接。因此使得构建多个层次的前馈型神经网变得相对容易。而反馈型神经网架构与单层全互连神经网架构一致。

在反馈型网络中每一个节点均具备信息处理能力，并不仅能够从外界接收输入信号还能向外界发送输出信号

神经网络算法是什么?

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Introduction--------------------------------------------------------------------------------神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。

很多人熟悉这个词，但仍鲜少有人真正理解其含义。本文旨在介绍神经网络的基础知识及其功能、结构等关键要素。

‘神经网络’这个词源自于生物学领域。而我们通常所说的‘神经网络’的正式名称应当是‘人工神经网络（ANNs）’。在本文中，我会交替使用这两个互换性术语。

‘神经网络’这个词源自于生物学领域。而我们通常所说的‘神经网络’的正式名称应当是‘人工神经网络（ANNs）’。在本文中，我会交替使用这两个互换性术语。

一个纯粹的人工神经网络是由从几个到数十亿个称为神经元的基本单位（构成人类大脑的基本细胞）组成的复杂系统。这些基本单元通过不同方式相互连接形成复杂的系统，并模拟了生物学体系的运作机制及其信息处理过程。

在这里面临一个挑战：在生物学领域中关于神经网络的知识尚不深入！因此，在不同类型的神经网络体系架构上存在显著差异，在我们目前掌握的知识范围内仅涉及到了神经元的基本组成。

尽管经研究发现我们的大脑中存在约有从50到500不等的各种神经元类型，在这些神经系统组织中约占大多数的是以基本神经元为基础发展而来的特定细胞形态和功能单元

基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。

Synapses负责完成神经元之间的信号传递任务；它们并非通过直接的物理连接实现这一功能；而是在它们之间存在一个微小的空间使得电子信号可以从一个神经元传递到另一个神经元。

然后这些电子讯号会由soma接收并负责将处理后的结果传递给axons。接着在这一系列过程中这些信号会被传递到dendrites

最后，在树突（dendrites）接收并传递这些信号后将被传递给其他突触（synapses），进入下一个循环阶段。这种结构与生物体内具有相似功能的基本结构相仿，在人工神经网络中也实现了类似的功能机制。

每个神经元都有预设的具体输入数量，并在处理信息时会为其分配相应的权重值（weight）。这些权重值反映了所接收信息的重要程度。

然后，在神经网络中，每个神经元会计算得出一个总加权值（netvalue）。这个总加权值是通过将所有输入信号与其对应的权重相乘后求和得到的。每个神经元都具有自己的阈值（threshold）。当总加权值超过该阈值时，则该神经元会输出数值1

如果相反的情况发生，则输出值为0；在完成当前操作后系统会将结果传递给与其直接相连的所有其他节点进行后续处理

Learning--------------------------------------------------------------------------------正如上述所写，问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢？

世界上存在多种多样的训练方法,如同各类网络体系一样丰富。然而,其中较为知名的是回传算法、Δ法则以及柯亨训练模式等。

因结构体系而异而导致其训练规定也有所不同的是大部分情况下的规定可分为两种类型：以教师指导为基础和自主学习型。以教师指导为基础的方式要求教师指导他们如何处理特定输入并生成相应的输出结果。

随后, 训练规则将对所有必要的权重值进行调节（这在网络运算中显得尤为复杂）, 整个流程将从头开始运行, 直到数据能够被网络正确解析. 监管机制的训练模式包含back-propagation与delta rule两种方法.

非监管方式的规则无需教师，因为他们所产生的输出会被进一步评估。

Architecture--------------------------------------------------------------------------------在神经网络中，遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。

由于存在大量不同类型的网络系统，在复杂度上从简单的布尔型神经网络（Perceptrons）、逐步发展到较为复杂的自调节神经单元（Kohonen）以及后来引入的动态系统模型（Boltzmannmachines）。

而它们都遵循了一个网络体系结构的标准。一个网络由多个神经元构成层次结构：输入一层、隐藏一层以及输出一层。输入一层的功能是接收并传递给隐藏一层进行处理（因为用户无法直接观察这些层次）。

这些隐蔽层承担所需的计算，并将输出结果传递给输出层；供用户直观了解最终结果。为了避免混淆的问题，在此不做进一步的体系结构讨论。

获取关于不同神经网络的更深入资料，请参考Generation5essays。尽管我们探讨了神经元、训练流程以及体系架构等内容，然而我们仍不清楚这些复杂的系统具体执行什么功能。

The Artificial Neural Networks (ANNs) are designed to collaborate with patterns and can be categorized into either classification or associative systems.

该网络能够接收一组数值，并对其进行分类处理。例如，在ONR程序中会接收一个图像并生成该数值作为识别结果。或者在PPDA32程序中会接收一个坐标并将其归入A类或B类（其中归类依据来自相关的训练数据）。

更多实际用途可以在Applications in the Military中找到军事雷达的应用场景，并且这种雷达能够识别车辆或树木。联想模式能够接收一组数据并输出另一组数据。

例如HIR程序接收一个污损图像并输出其训练过的最相近的图像。联想技术不仅适用于复杂的系统开发,还可以在签名识别、面部识别以及指纹分析等领域发挥作用。

OscillationsAndFluctuationsOfNeuralNetworks--------------------------------------------------------------------------------神经网络在这一领域具有显著的优势从而使其越来越受欢迎

它在类型辨识方面表现出色。神经网络能够应对异常输入数据对于许多系统都至关重要（例如用于图像识别或自然语言处理中的设备）。大量神经网络模仿生物神经网络的工作模式即遵循大脑的信息传递机制。

通过神经系统科学的进步与应用，在具备人类认知能力的同时实现快速计算能力！展望未来前景广阔而当前阶段则仍需面对神经网络的一些局限性。然而这些不足之处主要原因在于缺乏足够强大的硬件支持。

神经网络的力量源于通过并行方式高效管理信息，在同一时间内能够多方面数据的并行处理。由此可见，在模仿多线程运算模式下运行传统单线程机器需要耗费大量时间

在神经网络领域存在另一个挑战：即为解决特定问题而构建网络时缺乏明确的标准；涉及的因素极为繁多：包括训练算法的选择与优化、体系结构的设计深度与复杂度、各层神经元数量的确切设定以及层数的选择标准等；还有许多其他需要考虑的因素。

因此，在时间的重要性日益凸显后，在这种情况下

神经网络（NN），即人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs），是一种模拟生物神经系统结构与功能的人工智能模型。自组织网络（self-organizing networks）通过自底-up的方式构建特征映射能力。热动力性网络模型（networks modelling thermodynamic properties）在材料科学与工程领域具有重要应用价值。
作为一种并行分布式信息处理系统，在分布式环境下能够实现大规模数据的高度并行处理能力。随着互联网技术的快速发展，在此背景下出现并迅速发展起来的是"网格计算"这一新型并行计算模式。

这种计算模式借助互联网将分布在不同地点的电脑组合成一个'虚拟超级计算机'；而每一个用于参与运算的电脑都被称为一个'节点'；整个运算则构成一个庞大的网络结构；因此这一类运算被称为网格计算技术

这样组织起来的"虚拟化超级计算平台"具备两个显著的优势：首先，在数据处理能力方面表现突出；其次，在充分利用现有网络资源方面具有显著效能提升效果。

为了更好地阐述这一概念的本质特征和作用机理，请问您是否了解网格技术的基本原理？