人工智能和神经网络区别,人工神经网络有哪几种

人工智能的分类包括哪些呀？

人脑计算机对接技术项目名称：小发猫

人工智能领域六大分类：

1、深度学习：

深度学习主要基于现有数据集进行操作，并被认为是机器学习领域的一个新兴分支。其主要机制在于构建和模拟人脑神经网络以实现数据分析与学习功能。该系统通过模仿人脑运作机制来分析和解释数据特征，并能够处理例如声音信号和文本内容等多样的输入信息。深度学习作为无监督学习的一种技术应用，在数据挖掘与模式识别方面具有重要价值。

2、自然语言处理：

自然语言处理是一种技术，用于使计算机与人类自然语言进行交流。
人工智能的一个分支学科致力于研究如何通过电子计算机模拟人类的语言交流过程。
使计算机具备理解并运用人类社会中使用的自然语言，如汉语和英语。
实现人机之间的自然语言通信过程。
以取代人类的部分脑力劳动任务。
包括信息检索、问题解答、文献摘录、资料汇总以及所有与自然语言信息处理相关的任务。
例如，在生活中的电话机器人中，核心功能之一就是执行自然语言处理技术。

3、计算机视觉：

计算机视觉主要体现在利用摄动装置与电子计算设备取代人眼对物体进行识别、追踪以及测量等机器视觉操作，并在此基础上实施图像处理以便使电子计算设备更适合于模仿人类观察视角或传递至仪器设备实现检测的任务；其本质是用各类成像装置替代生物感官作为信息输入端，并由电子计算系统模拟人类大脑执行数据处理与信息解析工作。计算机视觉的核心任务在于实现类似人类通过视觉感知并理解外部世界的能力，并具备良好的自适应环境特性。该技术领域的实际应用十分广泛具体涵盖工业自动化过程控制自动驾驶导航以及智能物证识别等多个关键领域。

4、智能机器人：

目前，在我们身边逐渐出现了大量智能化机器人；这些机器人都配备了多种多样化的内部与外部信息传感器；包括视觉、听觉等感官系统以及执行机构来影响周围环境；在研发过程中都依赖于人工智能技术的支持；科学家们普遍认为智能机器人的发展方向是赋予机器人'智慧芯片'以增强其智能化水平；在认知学习能力以及处理模糊信息等方面将取得长足进步

5、自动程序设计：

自动程序设计是一种基于给定原始问题描述的方法学，在此基础之上能够自动生成符合需求的具体程序系统。该研究领域涉及软件工程与人工智能的结合性探讨。其核心涵盖两个主要部分：一是实现自动化编程过程（即用户仅需指示机器所需完成的目标功能而不必说明具体实现细节），这一过程由机器自主处理；二是负责进行程序自动化验证工作（即对生成的程序进行正确性检查）。其主要目标在于提升软件生产效率以及产品质量；而该研究的主要任务则是构建一个能够根据所设计目标功能进行高级描述输入并相应生成完整功能模块的具体执行算法系统。其重要贡献在于将调试技术纳入问题求解策略中进行系统性应用

6、数据挖掘：

数据挖掘通常是指通过计算方法从大量数据中搜索出隐藏信息的手段。它一般与计算机科学相关，并采用统计、在线分析处理、情报检索、机器学习以及基于经验规则的专家系统等多套技术来完成这一目标。其分析手段主要包括分类、估计、预测以及关联关系分析等技术，并结合聚类方法和复杂数据类型的挖掘技术实现综合应用。

人工神经网络有哪些类型

人工神经网络模型主要关注其架构布局（topological structure）、单元特性（neuronal characteristics）以及学习机制（learning rules）等方面。当下已知有超过40种不同的神经网络模型，在此基础之上形成了多种典型的代表类型：包括反向传播型（backpropagation networks）、感知器型（perceptrons）、自组织映射型（self-organizing maps）、Hopfield型（Hopfield networks）、玻尔兹曼机型（Boltzmann machines）以及适应谐振理论型（resonance theories）等多种体系框架。基于其架构布局的不同特点及功能分布特征，在此基础之上可划分为不同类别：人工神经网络

（1）该forward神经网络中的各个神经元依次接收上一层的输入，并传递给下一层；该系统不存在反馈连接，并可由有向无环图精确描述。此系统能够执行从输入空间至输出空间的信号转换任务；其核心能力源自于重复作用下的非线性函数。此架构设计简洁直观，并具备较高的可构建性。反向传递是一种典型的forward模式。

（2）反馈网络 在这一机制中各神经元之间存在相互作用关系，并可通过一个无向完全图精确描述其连接模式。该神经网络的信息处理过程涉及状态转移，并可借助动力学系统理论进行建模研究。其稳定性特征与其联想记忆能力之间存在密切关联。Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这一类别典型的代表模型。

学习构成了神经网络研究的核心内容之一。其适应性特征是由学习机制所决定的。受环境变化的影响，在对权值参数进行调节的基础上，能够不断提升系统的功能表现。Hebb提出的Hebbian学习规则为神经网络的学习算法奠定了理论基础。这一规则指出，在神经元之间的突触连接强度会受到突触前体和靶细胞活动水平的影响，在此基础上发展出了多种不同的学习规则和算法模式以适应复杂多样的网络模型需求。经过有效的算法设计与优化处理，在人工神经网络中实现了权值参数与系统行为之间的动态平衡关系构建，在此过程中形成了具有独特识别能力的信息处理体系模式，并实现了信息存储与处理功能的独特性特征

基于不同的学习环境，神经网络的学习方式可划分为监督学习与非监督学习两种类型。在监督式的学习过程中，在线输入训练样本数据至网络输入端，并计算期望输出与实际输出之间的误差信号；以调整权值连接强度为目标；经过多次训练趋于稳定于特定权值状态。当遇到样本情况发生变化时；通过学习能够调节权值以适应新的环境条件。使用这一类方法构建的神经网络模型包括反向传递网络以及感知器等多种结构。而非监督式的学习机制则无需预先指定标准样本输出；而是将整个过程直接放置于特定环境中进行自适应处理；其动态特征变化服从于连接权值的演变方程；其中最简单的实例即为Hebb规则；而竞争性规则则是这一类别中更为复杂的代表之一；它能够根据已建立起来的知识聚类进行相应的权重调试；而自组织映射以及自适应谐振理论等均属于此类典型模型的具体应用实例。

研究神经网络的非线性动力学性质，主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论，来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质，探索神经网络的协同行为和集体计算功能，了解神经信息处理机制。为了探讨神经网络在整体性和模糊性方面处理信息的可能，混沌理论的概念和方法将会发挥作用。混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。一般而言，“混沌”是指由确定性方程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为，或称之为确定的随机性。“确定性”是因为它由内在的原因而不是外来的噪声或干扰所产生，而“随机性”是指其不规则的、不能预测的行为，只可能用统计的方法描述。混沌动力学系统的主要特征是其状态对初始条件的灵敏依赖性，混沌反映其内在的随机性。混沌理论是指描述具有混沌行为的非线性动力学系统的基本理论、概念、方法，它把动力学系统的复杂行为理解为其自身与其在同外界进行物质、能量和信息交换过程中内在的有结构的行为，而不是外来的和偶然的行为，混沌状态是一种定态。混沌动力学系统的定态包括：静止、平稳量、周期性、准同期性和混沌解。混沌轨线是整体上稳定与局部不稳定相结合的结果，称之为奇异吸引子。

人工智能一般有哪几种类型？

人工智能作为计算机科学的重要分支之一，在其涵盖的研究领域主要包括：自然语言处理技术、知识表示技术、智能搜索算法设计与应用、推理系统开发与优化、规划策略研究与实践、机器学习模型开发与应用研究以及数据挖掘方法探索等基础理论研究方向上有着广泛的应用与发展。该学科不仅涵盖了上述基础理论方面的深入探讨，在实际应用层面也形成了多个重要的研究分支：如基于感知的知识获取系统构建、复杂模式识别方法创新以及基于神经网络的人工智能系统开发等多维度的技术创新路径。此外，在软计算理论体系下对不精确信息与不确定性问题的有效管理方法探索也是一项重要研究内容；同时在模拟人工生命特征的人工智能系统构建方面取得了显著进展；对于复杂动态系统的分析与建模能力提升也是该学科发展的重要方向之一；此外，在遗传算法理论及其实现方法优化方面也取得了一系列研究成果。

传统的语音识别及合成技术、机器视觉及其图像处理、智能机器人系统及其自动驾驶技术均属于人工智能领域。

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)，是模仿生物神经系统工作机制的一种数学模型。该模型基于网络拓扑理论，在理解并抽象了人脑结构与外界刺激响应机制后,实现了信息处理与存储功能的结合,并以其独特的知识表示方式与智能化的学习能力而受到广泛重视。它本质上是由大量相互连接的小型组件构成的一个复杂系统,呈现高度非线性特征,能够实现复杂的逻辑操作与非线性关系的具体实现。

神经网络是一种运算体系，在生物体中广泛存在，并由大量节点（亦称神经元）相互连接构成。每个节点都承担着特定的功能角色，并执行着独特的输出计算任务——激活函数（activation function）。任何两个节点之间的联系都代表着一种对传递过来信号赋予权重的方式——权重（weight），这正是神经网络的核心机制：通过这种方式来模仿人类的记忆过程。整个系统的输出结果取决于其结构设置、连接方式、权重参数以及激活函数的选择。这些参数通常反映了自然界中某种特定算法或行为模式的表现形式；也可能是对某一逻辑策略的具体实现方式。在构建时就受到生物学中神经系统运作机理研究的影响而产生灵感；人工神经网络则将这一理论基础与数学统计模型相结合，在数学工具的支持下得以构建出来。另一方面，在人工智能领域的人工感知系统中，则运用了数学统计学方法论使其具备了类似人类决策能力并完成简单判断任务的能力——这是传统逻辑学演算的一种延伸和发展。

在人工神经网络中，神经元处理单元可代表不同的对象如特征字母概念或某些抽象模式这些元素均能体现该系统对复杂信息的识别能力。网络中的处理单元主要分为三类分别是输入型输出型和中间型隐性单元其中输入型单元负责接收外界提供的信息与数据而输出型则通过特定机制将系统的处理结果传递出去中间型或隐性单元则起到信息传递的桥梁作用它们不可由系统外部直接观察其活动状态。每个处理单元之间的连接权值反映了它们之间相互作用的程度而整个网络的信息处理机制则体现在各处理单元之间的连接关系中人工神经网络作为一种非程序化的自适应并行分布式信息处理器其核心功能在于通过持续的信息变换以及复杂的动力学行为来实现不同层次的不同程度的信息加工模仿人类大脑的工作机制

神经网络是一种模仿生物大脑中神经突触连接结构构建起来的信息处理系统，在神经科学与多学科交叉背景下发展而成的一种技术手段

二、 人工神经网络的发展。

神经网络的发展有悠久的历史。其发展过程大致可以概括为如下4个阶段。

1. 第一阶段—-启蒙时期。

自20世纪40年代以来, 人们便开始系统性地探索神经网络的研究方向

(2)、Hebb规则：1949年，《The Organization of Behavior》由心理学家赫布发表。他提出假设认为突触连接强度是可以变化的。该理论后来发展成为神经网络领域中非常著名的Hebb规则。该法则表明神经元之间突触连接强度是可以改变的。这种可变性对于学习和记忆至关重要。Herb法则为构建具有学习能力的人工神经网络模型奠定了基础。

（3）、感知器模型：1957 年由罗森勃拉特（Rosenblatt）基于M-P 模型提出感知器（Perceptron）模型。该模型遵循现代神经网络的核心原理，并且其结构与神经生理学有着高度契合。它是一个具有可调节参数的MP 神经网络模型，在经过特定训练后能够实现对输入矢量模式的分类识别功能。尽管相对简单但其作为首个真正意义上的人工神经网络 model 在当时被视为开创性工作并奠定了后续研究基础。罗森勃拉特还将其研究重点转向含三层结构的设计并提出了含隐层处理元件的重要研究方向。该感知器 model 整合了现代 neural network 的基本理论框架形成了人工 neural network 方法的重要里程碑

ADALINE网络模型：1959年, 美国著名工程师威德罗（B.Widrow）与霍夫（M.Hoff）等学者共同创立了自适应线性元件理论, 并在此基础上发展出Widrow-Hoff学习算法, 即最小均方差δ规则, 这一创新性方法被成功应用于工程实践, 标志着人工神经网络研究领域的重大突破. ADALINE模型作为首个应用于实际问题的人工神经网络体系结构, 不仅推动了神经网络技术的发展进程, 更为后续研究奠定了重要基础. 作为一种基于连续输出值的自适应线性神经元模型, ADALINE具备强大的数据处理能力, 并广泛应用于自适应控制系统中

2. 第二阶段—-低潮时期。

人工智能领域的两位先驱者Minsky和Papert对代表性的网络系统——感知机的功能及其局限性进行了系统性的研究工作，并于1969年出版了具有里程碑意义的著作《Perceptrons》。他们的研究表明，在单层感知机中存在能力限制, 即无法处理线性不可分的问题, 其中最著名的例子就是异或运算无法通过单层感知机实现。这一发现对当时的人工神经网络研究领域造成了深远影响, 至少维持了十年之久的研究停滞局面

(1)、自组织神经网络SOM模型：1972年，在芬兰Turku大学的KohonenT.教授提出了自组织神经网络SOM(Self-Organizing feature map)这一概念，并随后推动了各类自组织神经网络的发展。其后提出的各种神经网络大多基于Kohonen的工作进行改进和完善。SOM作为一种无监督学习模型，在模式识别、语音识别以及分类问题中有着广泛的应用。该算法采用一种"胜者为王"的竞争学习机制与传统的感知器算法有着显著的不同特点。值得注意的是这种自组织学习机制特别适用于无需预先定义类别的情况，在未知分类类型场景下能够有效提取数据中的分类信息。

(2)、自组织信息共振模型ART：1976年，在美国由Grossberg教授首次提出了一种被称为" ART "的自组织信息共振模型（Adaptive Resonance Theory），该模型在其运行过程中具备独特的自我调节与自我优化能力

3. 第三阶段—-复兴时期。

Hopfield体系：在1982年美国物理学家霍普菲尔德（Hopfield）建立了离散神经网络体系——即离散Hopfield网路系统，在此之后对神经网络研究产生了重要影响。该体系首次引入了李雅普诺夫（Lyapunov）函数概念，在后来的研究中学者们也称其为能量函数，并成功证明了系统的稳定性。随后于1984年霍普菲尔德又提出了连续型人工神经网络体系将网路中单个神经元的激活函数从分立型过渡至连续型这一转变具有里程碑意义。于次年即为解决著名的旅行推销商问题（Travelling Salesman Problem）做出了重要贡献。Hopfield网路本质上是一组非线性微分方程组其构建基于对人工神经网络信息存储与提取功能的非线性数学建模提出了网路动力学方程以及学习算法等关键理论框架为网路算法提供了重要理论支撑并指导了大量后续研究工作由此激发了许多学者投身于神经网络领域的研究工作中来推动这一领域的发展由于其广泛的应用潜力使得人们对其进行了持续深入的研究工作极大地促进了人工神经网络技术的发展

(2)、Boltzmann机模型：1983年,Kirkpatrick等研究者认识到模拟退火算法适用于解决NP完全组合优化问题,这种模拟高温物体退火过程以寻求全局最优解的方法最初由Metropolis等人在1953年提出.随后,Hinton与其年轻同事Sejnowski等合作开发了大规模并行网络学习机,并明确提出了隐单元的概念,这种学习机制后来被命名为Boltzmann机模型.

Hinton和Sejnowsky基于统计物理学的概念与方法，在最先提出了多层网络的学习算法，并命名为Boltzmann机模型

(3)、BP型神经网络模型：于1986年,D.E.Ru melhart及其团队基于现有多层次神经网络架构,提出了一种基于反向传播机制的权值调整方法—BP算法（Error Back-Propagation）,该算法被称为Error Back-Propagation技术,它成功地解决了传统前向神经网络的学习难题,并展现了强大的学习性能与适应能力,从而使得该系统具备广泛的应用潜力与实用价值

(4)、并行分布处理理论：1986年出版的经典著作《Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructures of Cognition》由Rumelhart与McClelland共同主编，在该著作中他们创立了并行分布式处理理论，并专注于认知机制的微观层面研究。他们系统地分析了具有非线性连续转移函数的多层前馈网络中的误差反向传播算法——即BP算法，并成功解决了长期以来存在的无权值调整的有效算法问题。这一理论不仅能够解决感知机所无法处理的问题，在实践中也解答了《Perceptrons》一书中关于神经网络局限性的问题，并验证了人工神经网络在运算能力方面强大的实际应用价值

在1988年提出

Darwinism模型：Edelman提出的达尔文主义模型在20世纪90年代初期具有深远的影响，并构建了一个基于神经网络的系统理论框架。

1988年,Linsker提出了一种新的自适应组织机制,并在此基础上发展出最大互信息理论框架.这项创新性的工作推动了基于神经网络的信息处理技术的发展进程.在这一研究基础上形成的最大互信息理论为神经网络的信息应用奠定了重要基础.这项开创性研究不仅在理论上具有重要意义,而且在应用层面也带来了深远的影响.

1988年，Broomhead和Lowe发展了径向基函数(Radialbasis function, RBF)，开创性地提出了分层网络的设计方法，并将其系统性地与数值分析以及线性适应滤波技术紧密联系起来。

于1991年,Haken将协同概念引入神经网络领域,在其理论体系内他主张认知活动具有自主性,并认为模式识别与模式形成互为表里.

(10)、1994年, 去杰·肖 nest关于细胞神经网络的数学理论与基础的开创, 带来了这一领域重大的发展. 通过拓展神经网络激活函数类, 提出了包括DCN、HNN和BAM在内的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及其团队开创性地提出了支持向量机（Support Vector Machines,SVM）及其相关的VC维数（Vapnik-Chervonenkis维数）理论框架.

经过多年的发展，已有上百种的神经网络模型被提出。

人工神经网络的学习类型

学习构成了神经网络研究的核心内容之一。
神经网络模型其适应性主要依赖于学习机制的建立。
在环境变化的影响下, 对权值进行相应的调整。
Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了理论基础。
突触连接强度会受到突触前后神经元活动的影响。
权值会根据突触前后神经元的活跃程度进行调整。
此基础上, 人们开发出了多种不同的学习规则和算法。
有效的学习算法使神经网络能够通过对连接权值进行调节来构建对客观世界的内在表示。

分类

根据所处的学习环境不同, 神经网络的学习模式可分为监督式和非监督式两类. 在监督式学习中, 将训练数据输入到网络输入端, 并通过比较预期输出与实际输出之间的误差信息来调节权值连接强度的过程, 经过反复训练最终趋于稳定在特定的权值水平上. 当外界环境发生变化时, 该系统能够通过动态调整权值参数来适应新的情况. 监督式学习方法包括反向传递网络、感知器机等. 而非监督式学习则无需预先指定标准样本, 可直接将其置于其运行环境中进行自适应学习. 在此阶段中, 学习规律的变化完全由权值连接的变化所支配. 非监督式学习中最基本的应用案例就是Hebbian学习法则. 竞争性学算法则是更为复杂的非监督式典型模型之一, 它主要依据已形成的类别分布来动态优化权重参数. 自组织映射模型以及自适应谐振理论网络等都是竞争性学算法的重要应用实例.

人工智能的分类

人工智能的本质在于探究人类智能本质的过程，并非简单的模仿或复制。这一新兴学科旨在创造能够模拟人类认知能力的技术基础理论以及创新性的技术手段，并通过智能化系统实现对人类智能活动的延伸与拓展。
该领域涵盖的研究方向包括自动化设备的设计与优化以及语音交互技术等前沿科技领域。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。该学科致力于模仿人类认知模式并拓展人类认知边界。它涉及理论研究、方法创新以及技术实现，并应用于构建智能化系统。

人工智能属于计算机学科领域的一个重要分支，在探索智力本质的过程中具有重要意义，并能够生成具备类似人类智能的新系统以类似人类方式进行反应。该领域的主要研究方向包括机器人技术、语音识别系统开发、图像识别算法设计、自然语言处理技术应用以及专家系统理论构建等。

自诞生以来

优点：

在生产领域中,自动化设备与人工智能系统取代了人类的各项功能.随着这些技术的应用,生产力将会得到极大的释放.

2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。

3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。

缺点：

人工智能替代了人类从事各类工作，在这一背景下，人类失业率将显著上升，并导致人们失去后盾支持而陷入困境的境地。

2、若人工智能未能得到科学应用，则可能被滥用于犯罪活动中，从而导致人类社会出现严重恐慌状态

如果难以有效掌控与运用人工智能技术的话, 人工智能可能会对我们构成威胁, 并持续地影响我们的生活. 这种情况下, 人类可能面临毁灭性的后果.

人工智能算法有哪些

同意上一个回答，我来补充一下

决策树

基于已知的各种情况发生的概率，在构建决策树的过程中用于计算净现值期望值大于等于零的概率，并对项目的风险状况进行评估和判定其可行性和安全性的一种决策分析方法。由于这种决策分支绘制成图形后呈现出类似树木枝干的形态特征

随机森林

在机器学习领域中，随机决策森林是一种由多棵判断树组成的分类系统，并采用多数投票法确定最终识别结果

逻辑回归

逻辑回归属于一种广义线性回归模型，在多个领域如数据挖掘、疾病自检和经济分析中都有广泛应用。
以探讨影响疾病的关键风险因子为例，在此基础上预测疾病发生的可能性。

Adaboost

Adaboost是一种基于迭代过程的方法，在机器学习领域具有重要地位。其基本原理在于通过反复利用同一组训练数据来训练一系列不同的分类器（即弱学习器），逐步增强模型的整体性能。具体而言，在每一次迭代中，算法会对上一轮未能正确分类的数据样本给予更高权重关注，并根据这些样本重新调整模型参数以优化预测效果。经过多轮迭代后形成的集成模型，在面对复杂数据分布时往往能够展现出显著的泛化能力。

其算法本身是基于调整数据分布的方式来完成任务的。该算法主要根据每次训练集中每个样本的具体分类结果以及上一批次整体分类的有效性指标，在动态地分配学习权重方面进行了优化设计。

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯法是建立在贝叶斯定理及其理论基础之上，并且基于特征间相互独立的假设的一种分类方法。其主要应用领域包括决策树模型和朴素贝叶斯模型。

相较于传统的决策树模型而言，朴素贝叶斯分类器源自于古典数学理论基础，并且具有了扎实的数学根基。同时展现出稳定的分类效能的同时，在实际应用中也表现出色。此外，在算法设计上较为简洁明了，并且所需的参数估计量相对较少。

K近邻

即为一种基于实例的学习方法，在给定的训练数据集下进行新样本分类的任务：首先从训练集中搜索出与新样本最接近的K个邻居；接着统计这些邻居中所属类别出现频率最多的那个类别，并将待测样本归入该类别

SVM

采用 hinge 损失函数对经验风险进行评估，并在求解系统中引入正则化项以降低结构风险的水平。该方法具备稀疏性和稳健性。

神经网络

人工神经网络是对生物神经网络进行某种简化后的模仿技术。其核心职责在于基于生物神经系统运作规律及实际应用场景构建实用的人工神经网络模型，并开发相应的学习算法用于数据处理与模式识别。随后将这些系统用于模拟人类大脑进行复杂行为的数据处理与模式识别过程，并将其应用于解决现实世界中的具体问题。而生物神经系统侧重于探究智能的本质规律；而人工神经系统则侧重于如何复制这些机制来达到智能化目的。两者相互补充、共同推进人工智能发展进程。

人工智能神经网络

x=2.0,w=2.3,b=-3。

y=wx+b=1.6

1)硬极限就是大于0就是1，小于等于0就取0，所以答案是1。

2)线性函数输入是多少，输出就是多少，所以答案是1.6。

3)对数-S型函数，应该是应用sigmoid函数，y=1/(1+e^(-1.6))=0.832。

2.你打错字了？把“是”打成“时”了？

x=2.0,w=2.3,b=-3。

y=wx+b=1.6

1)传输函数的净输入是1.6

神经元输出的结果为1.6（其中未提供激活函数的具体信息，则推测该值未经过激活函数处理）

1)6个输入，2个输出，所以有8个神经元。

2)6个w，所以是6维

3)采用sigmoid函数，输出就会是0和1之间的连续值了。

4)为了使网络具有更好的性能,可以提高容错性和存储容量，可以采用偏值。

以上答案仅供参考。第一题应该没有问题，后两题不太确定。

人工智能与神经网络的异同及人工神经网络有哪些类型 – 木剑广告