人工神经网络的典型模型,人工神经网络模型定义
人工神经网络的基础数学模型来自哪里
基于纯意念操控的人工神经康复机器人系统
人工神经网络基于多个处理单元相互连接而构建而成的非线性和自适应信息处理系统。该系统是建立在现代神经科学研究成果之上的，并旨在通过模拟大脑神经网络的信息处理与记忆机制来进行数据运算与信息管理。
基本特征：（1）复杂；复杂关系是自然界的普遍特性。（2）人类大脑展现出一种复杂的行为模式。（3）单个的人工神经元要么处于激活状态要么处于抑制状态；这种切换状态的行为在数学上可以用非线性方程来描述。（4）揭示了自然界中广泛存在的各种复杂系统之间的相互作用机制。（5）通过数学模型可以将这种行为量化为一个非线性方程组。
基于带有阈值的神经元构建而成的网络展现出出色的能力，并且能够增强容错能力并提升存储容量。（2）一个神经网络通常由多个神经元广泛连接组成。
一个系统的整体行为不仅受到单个神经元特征的影响，并且主要由各单元间的相互作用关系所决定。基于大量单元间联系能够模拟大脑活动的广泛性。其中联想记忆是典型的非局限性实例。
（3）高度动态的人工神经网络展现出自适应、自组织和自主学习的能力。神经网络不仅能够处理信息的变化，在信息处理的过程中，非线性动力学系统也在持续演变。通常通过迭代方法来描述动力系统的演进过程。
人工神经网络是哪一年由谁提出来的
人工神经网络的概念于1943年首次提出，并由心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts两人共同提出。
基于MP模型构建了神经元的形式化数学描述框架及网络结构分析方法，并揭示了单个神经元执行逻辑功能的本质。从而奠定了现代人工神经网络研究的基础。在该年份期间，《行为》杂志首次提出突触联系强度可变的概念。
上世纪六十年代末期，在人工智能领域取得了重要进展
M.Minsky等对代表性的神经网络系统——感知器的功能及其局限性进行了深入研究，在1969年正式发布了《Perceptron》一书，并明确指出该模型无法解决高阶谓词问题。
扩展资料关于人工神经网络的特点和优势主要体现在以下几个方面：首先,具备自主学习能力。
比如，在进行图像识别时
展望未来的人工神经网络系统将实现经济预测、市场分析以及效益评估等任务，并展现出广泛的应用前景。第二，在此系统中具备联想存储能力。第三，在此系统中拥有高速度地寻找优化解的能力。
求解一个复杂问题的最佳解决方案通常需要消耗较大的计算资源。基于特定问题设计的人工神经网络模型能够充分发挥计算机强大的处理能力，在应用该模型时有可能在较短时间内获得较为理想的解决方案。
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）可被视为一种类比于生物体内神经系统的计算系统。它建立在生物学中对神经网络基本原理的理解之上，并经过对人脑结构及其对外界刺激响应机制的理解和抽象之后，在计算机科学领域已发展出一套完整的理论体系。该系统以网络拓扑学为基础，并通过复杂的算法模拟人脑神经系统对复杂信息处理机制的一种数学模型。
该模型以其强大的并行处理能力和极高的容错性能为核心特征，在实现信息处理与数据存储的有机融合的同时，构建了独特的知识表示体系，并具备自主学习功能的能力。其创新性的设计引起了相关领域的广泛关注。
该系统本质上是由许多简单的组件相互连接形成的一个复杂网络结构，并展现出高度非线性特性与强大的计算能力；其能够在信息处理、机器学习等方面展现出强大的计算能力和适应能力；其中能执行复杂的逻辑操作与实现非线性关系是其主要功能特点；神经元作为基本处理单元构成这一运算模型
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数（activationfunction）。
每两个节点间的连接都表示一种对于通过该连接信号的加权系数，并称为权重（weight）。神经网络正是以这种方式模仿人类的记忆机制。网络的输出则受以下因素影响：架构、拓扑结构、权重参数以及激活函数的作用。
而自然界的某些算法或函数通常会作为网络模型的基础框架出现，并且也可能用来模拟特定类型的逻辑思维过程。生物神经元的工作模式对构建人工神经网络的概念产生了重要影响。
人工神经网络则是将对生物神经网络的认识与数学统计模型融合，并通过应用数学统计工具来实现
从另一个角度来看，在人工智能学的人工感知领域中，
我们借助数学统计学的方法，
让神经网络不仅能够表现出类似人类的决策能力，并且也拥有基本的判断能力。
这种方法是对传统逻辑学演算的一种拓展与深化。
人工神经网络中，在神经元处理单元能表示多种对象（如特征、字母、概念），或者一些有意义的抽象模式的情况下，并非所有情况都适用特定规则；而网络中的节点类型则被划分为三个主要类别：输入节点用于接收信息；输出节点负责信息传递；中间节点则起到信息传递者的作用
输入端负责接收并处理来自外部世界的信息与数据；输出端负责将处理后的结果进行组织与传递；隐含层位于输入层与输出端之间，并不对外暴露的神经元集合。
神经元之间的连接权值体现着各单元之间的联系紧密程度，在网络处理各单元之间的相互关联机制中蕴含着信息的表示与处理功能。
人工神经网络是一种无固定程序、具有自适应能力且生物 inspired的大脑风格的信息处理系统。其本质在于通过网络结构的变化以及动态行为模式的演进实现并行分布式信息处理功能，并在不同层次和深度上模仿人类神经系统的信息处理机制。
人工神经网络是一种模仿人类大脑中神经元之间突触连接方式的信息处理模型。其信息处理机制主要模仿了人类大脑中神经元之间的突触连接方式，并通过大量样本数据的学习与训练来实现数据特征的识别与模式的分类等功能。该模型基于对人类自身认知过程的理解与模拟而形成，并融合了多个交叉学科领域的基础而发展出的一项交叉学科技术。
二、人工神经网络的发展 它经历了漫长的发展历程。它主要经历了四个主要阶段。
初步阶段、M-P神经网络模型：上世纪四十年代人类开始致力于神经网络的研究
1943年, 由美国心理学家麦克洛奇(Mcculloch)和数学家皮兹(Pitts)共同创立了M-P模型. 此模型看似简单却具有重要意义.
在模型中，将神经元视为一个功能逻辑器件来实现算法后，则开创了神经网络模型的理论研究
Hebb规则：在1949年心理学家赫布发表著作《TheOrganizationofBehavior》（行为组织学）中首次提出，在其著作中阐述了突触连接强度可变的概念
这一假定认为学习过程最终发生在 neural networks 中的特定区域，并且其中 synaptic strength 的变化与 neighboring neurons 的活动密切相关。由此形成了后来在 neural networks 领域广为人知的 Hebb 规则。
该理论揭示了神经元之间的突触连接强度表现出可变性，并构成了其作为基础的学习和记忆机制。Hebb法则提供了构建具有学习能力的人工神经网络模型的基本框架。
感知器模型是在1957年由罗森勃拉特（Rosenblatt）基于M-P模型的基础上建立起来的
感知器模型基于当前神经网络技术的核心理论，并且其结构高度契合神经系统生理学特征。
这是一个采用连续可调权重矢量设计的MP神经网络模型，在经过训练后能够实现对一定输入矢量模式的分类与识别功能。尽管其结构相对简单明了，但它是真正意义上的人工神经网络模型。
Rosenblatt系统性地展示了两层感知器在输入识别方面的功能，并进一步奠定了带隐层处理元件的三层感知器作为关键研究领域的基础
基于一些现代神经网络的核心理论构建起来的研究成果，在此基础上形成了当前广泛使用的神经网络方法与技术体系的重要里程碑
在1959年时，在美国出现了自适应线性元器件（Adaline），由著名工程师Widrow和Hoff等人提出，并将该方法应用于实际工程领域。这一创新不仅标志着人工神经网络的第一个实用解决方案的诞生，并且推动了人工神经网络研究与应用的进一步发展。
ADALINE网络模型属于一种连续输出值的自适应线性神经网络单元，并且不仅能够被应用于自适应系统中。
第二阶段----在人工智能发展的低潮时期（即冷战期间），Minsky与Papert对代表性的网络系统——感知器的功能及其局限性进行了深入的研究。他们在1969年出版了广为人知的经典著作《Perceptrons》，揭示了简单线性感知器能力有限的本质特征，并指出其无法处理两类数据间的非线性分类问题。例如，在完成"异或"逻辑关系时会面临挑战。
这一理论使得当时人工神经元网络的研究陷入了重大的挫折之中。标志着神经网络发展历史中长达10年的低迷时期到来。
基于自组织特征映射的神经网络模型：于1972年，在芬兰由KohonenT.教授提出。
后来发展起来的神经网络主要依据KohonenT.的研究成果来实现。SOM网络是一种无监督学习算法，并且主要应用于模式识别、语音识别以及多种分类任务。
后来发展起来的神经网络主要依据KohonenT.的研究成果来实现。SOM网络是一种无监督学习算法，并且主要应用于模式识别、语音识别以及多种分类任务。
它应用一种被称为"赢家全胜"的竞争学习机制，在与之前提出的感知器相比具有显著区别的同时，并且其训练模式无需教师指导属于一种自组织网络
这种学习训练模式常见地是在明确知道存在哪些分类类型之前被用来获取分类数据的一种方法。
(2)、Adaptive Resonance Theory (ART)：在1976年时由美国Grossberg教授首次提出，并被视为一种重要的神经网络模型。该理论所描述的学习机制不仅具备自我组织特性，并且表现出极强的自我稳定性特征。
第三阶段----复兴时期(1)、Hopfield模型：1982年，美国物理学家霍普菲尔德（Hopfield）发展出了一种离散神经网络理论，并将其命名为离散Hopfield网络模型；这一理论成果不仅推动了神经网络研究的发展；而且为解决复杂系统的动态特性问题提供了重要的理论工具和方法；该模型为神经网络研究提供了重要理论基础。
在应用之前的技术, 该方法最先将其纳入网络分析, 并随后成为研究者关注的重点. 后来的研究者也称之为能量函数, 并成功证明了其在网络中的稳定性.
1984年，在他的研究工作中，Hopfield继其先前的研究并发展出一种新的神经网络模型，在其中神经元模型中的激活函数从离散状态转换为连续状态。
在1985年，Hopfield与Tank运用了Hopfield神经网络来有效解决著名的旅行推销商问题（TravellingSalesmanProblem）。这门学科中的一个关键模型即为Hopfield神经网络，并被定义为一组非线性微分方程。
该模型不仅通过非线性数学框架对人工神经网络的信息存储与提取机制进行了系统化描述，并建立了动态学方程组与学习机制的同时也为其算法设计提供了关键数学工具与参数基础。此外，在这一理论指导下其构造与训练过程得到了坚实的理论框架的支持受到Hopfield理论的启发与推动大量学者展开了深入研究使其在神经网络领域取得了显著的发展
由于Hopfield神经网络在多个领域展现出巨大的潜力，并因其广泛的应用前景而受到学术界的高度重视。随后，在这一领域的研究自然受到了极大的关注与投入。随后，在这一领域内掀起了新一轮的研究热潮，并由此推动了该领域的发展迈出了重要一步。
Boltzmann机模型：1983年,Kirkpatrick等人意识到模拟退火算法可用于NP完全组合优化问题的求解; 这种方法最早由Metropolis等在1953年提出.
1984年，在其研究团队中（Hinton与其年轻的同行者Sejnowski等）首次性地提出了一种大规模并行网络的学习机制，并首次明确提出了隐单元的概念；这种机制后来被命名为Boltzmann机。
Hinton与Sejnowsky基于统计物理学的概念与方法最初提出用于学习的多层网络体系，并命名为Boltzmann机器模型
BP神经网络模型：1986年, Jürgen Schmidhuber等人基于多层前馈神经网络模型, 开发出一种权值修正的反向传播算法----误差逆传播算法(BP算法), 从而突破了传统前向神经网络的学习局限性.该算法不仅为多层前馈神经网络的学习提供了理论基础, 而且显著提升了其计算能力, 显示出强大的学习与适应能力, 并能够处理多种学习任务并应用于实际问题.
(4) 并行分布式处理理论：1986年，《Parallel Distributed Processing: Exploration in the Microstructures of Cognition》一书由Rumelhart和McClelland主编出版，在其著作中，他们奠定了并行分布式处理理论的基础，并对其误差反向传播算法（即BP算法）进行了全面解析。该理论不仅推动了深度学习的发展，在解决长期存在的无权值有效调节机制的问题上取得了突破性进展。
能够解答传统感知机无法处理的挑战，并回应了《Perceptrons》探讨神经网络局限性的研究，在实践中验证了人工神经网络展现出强大的计算能力
(5)、细胞神经网络模型：1988年，在Chua与Yang的成功探索下首次提出了一种新的计算模式——细胞神经网络（CNN）。这种模型以其基于细胞自动机的核心特性，在复杂程度上展现了强大的仿生能力，并被广泛应用于模拟和研究各种复杂的动态系统行为。
Kosko开发了双向联想存储模型（BAM），该模型具备无监督学习能力。(6)、Darwinism模型：Edelman对20世纪90年代初期提出了达尔文主义模型，并构建了神经网络系统的理论框架。
在1988年, Linsker对其感知机网络提出了一种创新性的自组织架构,并在此基础上构建了最大互信息模型,开创性地推动了神经网络（NN）在信息处理领域的应用
1988年,Broomhead与Lowe利用径向基函数(RBF)提出了分层网络的设计方法,并由此建立了神经网络设计与数值分析以及线性自适应滤波之间的联系
1991年,Haken将协作纳入神经网络领域,在其理论体系内,他认为认知活动具有自主性,并提出模式识别与模式形成是同一过程。
在1994年份, 廖晓昕教授对细胞神经网络的数学理论与基础进行了系统性的阐述, 这标志着该领域的重要发展.
通过扩展激活函数集合的方法提出了更具一般性的时滞细胞神经网络(DCNN)、Hopfield神经网络（HNN）以及双向联想记忆网络（BAM）模型。
在20世纪90年代初期, 其研究团队创造了支持向量机理论（SVM）和VC维数理论
经过多年的发展，已有上百种的神经网络模型被提出。
神经网络算法的人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）系统是20世纪40年代之后产生的
它是由众多可调的神经元连接权值构成，并且具备高效的并行计算能力和强大的分布式存储机制以及卓越的自适应学习性能。
BP（BackPropagation）算法又被另一种叫法称为误差反向传播算法，在人工神经网络领域主要采用监督学习的方式进行参数训练。
BP神经网络算法从理论上讲能够实现任意函数的逼近。其主要组成部分是非线性变化单元所构成，并在非线性映射方面具有显著的能力特性。
而且根据具体情况不同, 神经网络模型中的中间层节点数.计算单元数量以及学习率等参数均可以进行灵活设置.其适应性较强.广泛应用于信息处理.模式识别.智能控制以及故障诊断等多个领域
基于脑神经元理论的人工神经元研究始于19世纪末期。在生物与生理学领域内, Waldeger及其团队奠定了神经元理论基础。科学家们逐渐意识到由众多神经单元共同构成的复杂神经系统运作机制。
大脑皮层包含着超过百亿个以上的神经细胞，在每一立方毫米的空间内聚集着数十万到数百万个这样的神经细胞。这些神经细胞通过复杂的连接形成庞大的神经系统网络。从身体内外环境中接收大量信息后输入中枢神经系统内部，并在那里首先对其进行分析处理，并随后进行整合汇总。这些处理后的信号则通过运动神经传出并控制相关活动机制，在此过程中建立起与外界环境的有效联系并协调人体各个系统的协同运作。
其他类型的胞元与之相似，并包含有胞膜、胞质以及胞核等结构单元。然而，在神经组织中发现的一种特殊类型的胞元——神经胞元——其形态异常丰富且复杂：它不仅包含有众多突起部分（如轴突与树突），而且被分为三个主要部分：胞体、轴突与树突。在这些结构内含有胞核：其主要功能是负责传递信号。
树突主要负责引入输入信号，在神经网络中扮演着接收者角色；轴突则承担着信息传递的功能，并且仅有一个。从细胞体延伸出来的树状结构逐渐变得细长，并在其各个部位均可与其它神经元的轴状末梢建立联系的方式下形成一种称为‘神经连接通路’的功能。
两神经元并未在此处建立直接连接，在此区域仅作为信息传递功能的结合部位存在。其间的间隙大小大致在（15至50）×10米范围内。根据其功能性质的不同，在生理学中通常将突触分为两类：一类是兴奋性突触，在此情形下当一个神经元产生动作电位时会引发另一个神经元的动作电位产生；另一类是抑制性突触，则会抑制另一个神经元的动作电位产生。此类结构对应于神经元间信号传递方式中的极性特征。
通常情况下，每个神经元的突触数目都是正常的，并且最多可达10个。不同神经元之间的连接强度和极性有所不同，并且都可以调节。依据这一特性可知，人类大脑具备存储信息的能力。通过大量神经元相互连接形成的人工神经网络能够反映出人类大脑的一些特征。
通常情况下, 每个神经元的突触数目都是正常的, 并且最多可达10个. 不同种类间存在的连接强度与电化学性质存在差异, 并均可调节. 基于此特点, 人类的大脑具备存储信息的能力. 通过大量神经元相互连接形成的人工 neural network 能够反映出人类大脑的一些特征.
人工神经网络是由成千上万简单的基本元素——神经元相互连接构成的自适应非线性动态系统。
每一个单独的神经元结构与功能都较为简单，
然而由这些简单的单元组合而成的整体系统却表现出极其复杂的动态行为。
人工神经网络模拟了人类大脑几个关键特征。然而，并非是对生物系统进行高度逼真的仿真。仅仅是通过模仿、简化以及抽象的方式构建出来的模型。
相较于传统数字计算机，在构成原理和功能特点上的人工神经网络更贴近人类大脑的运作模式。它不具备固定的程序性，在面对新的任务时能够通过学习调整自身参数并完成相应的计算功能。人工神经网络能够根据环境变化自主学习并完成多种任务
人工神经网络必须遵循一定的学习准则来进行学习，并在完成这一过程后才能执行工作功能。例如，在识别"A"和"B"两个字母时：当输入为"A"时应输出"1"；而当输入为"B"时应输出"0"。
所以网络学习准则应当是：每当网络做出错误判断时，则通过网络的学习机制应当尽量降低再次出现同样的错误的风险。
在本研究中，我们设定各连接权值为(0,1)区间内的随机数，并将'A'所对应的图象模式呈递入网络。随后，网络对输入模式执行加权求和操作，并与门限进行比较；随后进行非线性运算以生成输出结果。
在此情况下，在线网络对输入数据产生'1'或'0'的反应具有相等的可能性，在这种情况下反应呈现随机性特征。当在线网络对输入数据产生'1'的结果（即反应结果正确的状况发生时），会引起相关联连接权重值的增加，在此之后系统将增强识别特定模式'A'的能力与效率
如果输出结果为零（即出现错误），则需要将网络连接权值朝向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通过这样的改动使得当再次遇到"A"模式输入时，降低再次出现相同错误的风险。
通过适当的操作调整，在采用上述学习方法的情况下进行多次训练后，在持续输入多个字母样本'A'和'B'的过程中，正确识别率显著提升。
这一项研究表明网络对这两种模式的学习已经取得了显著成果。这些模式已被有效地存储在各连接权值中。当网络再次接收到任一这类模式时，能够迅速且精确地进行分类与识别。
研究表明，在网络中神经元数量越多，则相应的模式记忆和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能力，并可通过后天学习和训练发展出多种独特的功能模块。
如某些盲人具有高度的听觉和触觉感知能力；一些聋哑人擅长通过手势交流与他人互动；经过严格训练的优秀运动员能够在各类竞技项目中展现出令人瞩目的技术动作等等。普遍而言，在现有的编程框架下实现普通计算机具备高度自主学习能力显得异常困难。而要使计算机具备进行智能活动的能力，则需要对各种信息进行分析归纳并建立相应的知识库显得异常复杂。
人工神经网络不仅具备一定程度的自适应与自组织能力，在接受外界信息并进行数据处理的过程中通过不断调整神经元之间的连接强度以实现对环境的有效响应。同样地，在采用不同的学习策略或处理不同类型的数据时同一系统能够展现出多样化的功能特性
人工神经网络是一个具备自主学习能力的体系，并且该体系具备提升知识水平的能力，并从而使得其知识水平超越了设计者的原有水平。
一般而言，其学习训练模式可分为两类：一类是基于指导的有监督学习，在这种情况下通过使用给定的标准样本来进行分类或模仿行为；另一类则是完全无导引的无监督学习，在这种情况下系统仅需遵循规定的规则和方法，并根据输入信号动态调整其学习内容。
（2）泛化的潜力衡量其应对未被训练数据的能力；其优异的表现力和稳定性能够确保在面对未知数据时的有效性与可靠性。尤其在面对包含噪声的数据时，则展现出卓越的预测性能。
(3)非线性映射能力 当系统对设计人员较为透彻或清晰时，则通常会采用数值分析、偏微分方程等数学工具来构建精确的数学模型。 相对而言较难的是，在系统极其复杂、未知或信息有限的情况下，则需要通过应用这些数学工具来构建精确的模型。 神经网络在这一领域具有显著的优势：它无需深入掌握系统的细节，并且能够实现输入与输出之间的映射关系。 这种特性使得其在复杂问题中展现出显著的优势：它不仅能够处理复杂的输入数据，并且能够在不完全了解系统的前提下实现有效的映射关系。 因此，在这种情况下，神经网络因其非线性映射能力而展现出显著的优势：它不仅不需要全面掌握系统的细节信息，并且仍然能够有效完成输入与输出之间的映射关系。 从而极大地降低了设计难度：在这种情况下，在缺乏充分知识的情况下仍能完成复杂的任务。
尽管高度并行性的存在受到质疑
自多少年以来
在围绕上述问题的答案展开研究的过程中
不同领域的科学家们也基于各自的学科特色和兴趣，在各自领域的问题上进行了深入探讨，并从多维度展开研究工作。
下面是对人工神经网络与其与通用电子计算机工作特性进行对比分析：从传输速率来看，在神经系统的层次中进行信息传递的效率普遍低于典型的电子计算机特性。具体而言，在人脑中实现的信息处理速度约为毫秒量级，在此层次上的信号传递速率明显低于后者。相比之下，则其运算频率通常可达到数百兆赫兹左右。
然而因为人脑是一种复杂的并行/串行组合处理系统因此在许多问题领域中能够迅速地进行判断、决策以及处理相比而言这种设计使得计算系统的运行速度显著快于传统的串行结构型计算机
人工神经网络基于生物神经系统的结构模型，在模拟人脑运作的基础上展现了良好的并行计算能力。该系统显著提升了运算效率，并通过动态调节各部分之间的关联性实现了高效的协同工作模式。人类大脑通过突触强度的动态调节实现信息编码与存储；其本质在于通过神经元间连接权重的动态分配实现数据编码与储存过程；统一构建了 dedicated的信息处理模块以模拟人脑的信息处理机制。
尽管人脑每天都会发生数量庞大的神经细胞死亡（平均每小时约一千个），但这并不影响人类的大脑维持正常的思维运作。
普通的计算机配置了相互独立的存储器和运算器，在知识存储与数据计算之间并无关联。唯有借助人为编写的程序才能实现两者间的联系，并且这种连接受到编制者预期能力的限制。尽管存在单个元件故障或程序中细微错误的情况出现的可能性很小，在实际应用中仍需特别注意这些潜在问题的影响。
研究者致力于探究人脑信息处理的内在规律，并以阐明人脑功能本质为目标
在生物学、医学以及脑科学研究领域中, 专家们致力于在深入研究神经网络技术的基础上, 尝试将其应用于推动脑科学研究系统地发展成为以定量分析与精确预测为基础的理论体系. 同时, 他们在临床医学领域也寄望于取得新的突破. 在信息处理与计算机科学领域中, 研究者致力于探索能够有效应对当前未解难题的新方法, 并最终目标是开发能够模拟人类大脑功能的先进计算模型.
人工神经网络领域的早期研究可追溯至20世纪40年代。
以下是按时间顺序介绍人工神经网络的发展历史。
接下来将结合重要人物及其在相关领域的突出贡献进行详细介绍
基于对神经元基本特性的深入分析和系统总结，在1943年期间心理学家W·Mcculloch与数理逻辑学家W·Pitts首次提出了神经元的数学模型。该数学模型自发布以来一直沿用至今，并在其所属研究领域的发展历程中发挥着关键影响。
因此，这两位科学家可被视为人工神经网络领域的先驱性人物。冯·诺依曼于1945年领导的研究团队实现了存储程序式的电子计算机的成功设计，并由此开创了电子计算机时代
1948年，在他的研究工作中他深入分析了人脑结构与存储程序式计算机之间存在的本质差异，并得出了基于神经网络的核心理论模型
然而，在指令存储式计算机技术急剧发展的背景下（...），他被迫放弃了对神经网络研究的新方向（...），转而专注于指令存储式计算机技术的研究，并在该领域取得了重大的成就。
尽管冯·诺依曼的名字与普通计算机紧密相连，
但他在人工神经网络领域也有重要贡献。
然而，在50年代末期，
F·Rosenblatt开发出了第一个感知机，
它是多层次的人工神经网络模型。
这项研究开创性地将人工神经网络从理论层面的探讨转化为实际应用的实践。当时的情形是许多实验室都在仿效开发感知机模型，并将其依次应用于文字识别、声音识别、声呐信号识别以及学习记忆相关问题的研究中。
尽管该领域的研究热潮未能持续很久
20世纪60年代后期开始时相关研究陷入了停滞状态。然而，在20世纪60年代初Widrow首次提出了一种基于连续取值的线性加权求和阈值模型作为自适应线性元件网络的基础框架随后在此基础上逐步发展出非线性多层次自适应体系。
当时这些工作虽然没有明确标注神经网络名称但其实也就是一种人工神经网络模型。随着人们对感知机兴趣的衰退神经网络的研究陷入了停滞。
上世纪八十年代初期，在集成电路技术方面（特别是模拟与数字混合型）达到了一个新的高度，并实现了实用化的运用。然而，在一些特定领域的数字计算机发展却面临瓶颈问题。这一背景下，在人工神经网络方面取得突破性进展的时机已经到来。
他分别在1982年和1984年发表在《美国科学院院刊》上的两篇关于人工神经网络的研究论文引发了广泛的关注并产生了深远的影响
随后，在Hopfield方法的基础上衍生出了众多学者与研究人员进行后续研究工作，在此背景下催生了80年代中期的人工神经网络研究热潮
在1985年，“三位科学家采用模拟退火算法将其应用于神经网络的训练，并成功提出Boltzmann机模型。”
1986年，《Rumelhart, Hinton, 和 Williams》提出了一种多层前馈神经网络的学习方法被称为BP算法。
它通过理论证明其计算的有效性。
就学习机制而言，《Rumelhart, Hinton, 和 Williams》的研究成果具有重要意义。
于1988年首次提出
BP人工神经网络
人工神经网络（artificialneuralnetwork, ANN）是由大量具有类似自然神经系统结构的神经元相互联结而形成的一种网络体系，在工程学领域中被用来模仿生物体内的网络结构特性及功能特性的一类系统
神经网络不仅不仅具备处理数值数据的一般计算能力...
在岩土工程中存在许多由非线性关系所导致的问题。变量之间的相互作用极其复杂，在现有条件下难以实现精确预测。无法准确地通过现有的数学力学模型来建立精确的理论体系。
其相关性与其分布情况及选取位置密切相关。通常情况下这些数据很难适应传统的统计要求同时在岩土工程领域中存在较高的信息复杂性和较多的不确定性因素因此在这种情况之下采用神经网络技术来解决岩土工程问题是合适的
其中，Backpropagation算法是一种用于训练人工神经网络的高效优化方法。该算法通过计算损失函数对各权重的梯度，并沿相反方向更新权重以最小化损失值。
网络的学习阶段就是通过调整网络各层节点间连接权的过程进行的；其中包含正向传播和反向传播两个主要部分。
正向传播是指输入模式经过输入层层层传递至隐含层，并最终到达输出层完成信息传递；反向传播则是基于均方误差的信息沿着连接通路从输出层返回至输入层进行信息传递，在这一过程中将误差信号沿着原有的连接路径返回，并通过调整各层次神经元之间的权重关系使误差信号达到最小值。
BP神经网络模型在建立过程及其应用阶段中存在若干问题与改进建议。具体而言，在以下四个关键领域需重点关注并提出优化方案：（1）针对神经网络系统而言，在数据样本数量越多的情况下，系统的训练效率更高，并能真实地模拟实际情况
在实际操作过程中（2）BP网络模型其运算速度较慢、并且无法表征预测量与其相关参数之间的亲疏程度。
（3）基于定量信息构建模型，在收集到充足资料的情况下，则可考虑将定性和定量指标（包括但不限于基坑降水方式、基坑支护模式及施工工况等）纳入输入层设计，并将其作为输出层的目标。这样的BP神经网络模型具有较高的准确性和全面性。
（4）BP人工神经网络系统具有非线性、智能的特点。
综合运用了定性描述与定量计算相结合的方法，并结合精确逻辑分析与非确定性推理进行多维度评估。受样本差异的影响下，各要素的重要性可能会发生变化；同时，在利用先验知识及经验总结进行定性参数量化处理的过程中，则可能导致评价结果的客观性和准确性受到影响。
鉴于此，在实际工程评价过程中，必须基于不同的基坑施工工况及其周边环境条件的不同特征，并且适应不同用户需求的情况下，采用相应的分析指标来满足复杂工况下的地质环境评价标准，并从而实现较为理想的工程效果。
人工神经网络是哪个流派的基础
完全依靠意念操作的人工神经康复机器人系统在2014年6月14日举办的天津大学与天津市人民医院联合举办的学术研讨活动中首次亮相，并由双方联合研发团队制造的人工神经康复机器人"神工一号"正式发布。
该系统采用全脑意念控制技术发布于2014年6月14日，并作为核心卖点实现了快速定位功能定位服务
基于纯意念的控制系统
该研究成果将帮助许多中风或瘫痪患者重拾生活能力。
已建立涵盖23项授权国家发明专利及1项软件著作权的自主知识产权集合体，并标志着全球首个实现全肢体中风康复的完全依靠意念驱动的人工神经机器人系统的诞生。[1]脑控机械外骨骼系统通过被动机械牵引导致非肌肉主动收缩激活运动神经通路以完成动作控制
而"神工一号"则通过神经肌肉电刺激技术模拟神经冲动时的电刺激过程,该过程能够导致肌肉组织发生主动收缩反应,从而让骨骼和关节完成自主运动操作,其运行规律与人体自主运动原理一致
参与者必须将带有电极的脑机接口设备佩戴于头部，并在其所受疾病相关肌肉上安放相应的导引 electrode, 通过 '神工一号' 的数据传输系统, 就能够通过意念指令实现对无法自主运动之肢体的功能性控制
[2]发展历程"完全意念控制"型的人工神经康复机器人系统技术历经十年磨练而成,该项目是由国家重点研发计划"十二五"期间的国家科技支撑计划以及优秀青年科学基金重点资助建设的重要成果之一。
人工神经网络（Artificial Neural Network, 即ANN）自20世纪80年代以来成为人工智能领域的重要研究方向。
该系统基于信息处理理论将人脑的神经元网络抽象化，并构建了一个简化的模型。通过不同类型的连接方式组合形成各种结构。在工程与学术界也常直接简称为神经网络（NN）或类神经网络（LNN）。
神经网络是一种计算模型，由大量节点（或称为神经元）通过连接相互作用形成。每个节点对应于一种特定的输出功能，并通常被称为激活函数（activation function）。
每个节点之间的链接表示为传递给该链接所承载信号的一个加权值参数。我们将其称为权重参数。这类似于生物神经系统中对信息处理的记忆机制。具体来说，则取决于其内部结构、各层之间的连接模式以及激活函数的具体形式。
网络本质上一般表现为对自然界中某些数学模型或运算关系的近似表达，并且也可能表现为一种思维模式的体现。
近年来，在人工智能研究领域中，人工神经网络的发展已经取得了显著的进展。该技术已在模式识别、智能机器人控制、自动化技术在工业生产中的应用等技术领域取得了广泛的应用，并成功解决了许多传统计算机难以处理的实际问题。
全称是人工神经网络（ANN），其英文缩写为artificialneuralnetwork（ANN）。它又称为ANN（人工神经网络），所属研究领域是人工智能（AI）相关技术领域之一。该方法特别适用于模式识别与分类任务（pattern recognition and classification）。重点推荐《既实用又简单的神经网络模型》一文深入解析这一技术的核心要素及其发展历史（Basic Structure and Historical Development）。在深入探讨这一主题时，请参考下文对不同类型的 ANN 模型及其学习机制的研究总结与应用分析（Analysis of ANN Types and Learning Mechanisms）。其中提到：每个神经元如图所示 a1an表示输入层各个节点的数据；w1wn代表突触连接强度；b是偏置项；f是非线性激活函数。
可以看出，在神经元中...
单个神经元的功能：通过划分超平面将n维空间分为两个区域（称为决策边界），当给定一个输入向量时，神经元能够确定该输入向量位于划分后的哪一个区域。
该超平面由权向量与偏置构成，在其上的向量具有基本特征。人工神经网络由大量处理单元互联构成，并是一种非线性的自适应信息处理系统。
它基于现代神经科学研究成果而被提出, 并旨在模仿大脑神经网络的处理和记忆机制来进行信息处理. 人工 neural network 具有四个 fundamental characteristics, 其中第(1)点指出 nonlinear relations are universal in nature.
人类大脑的智慧本质上是一种复杂的非线性现象。单个的人工神经元能够维持两种动态状态：激活状态或被抑制状态，在数学上这种特性表现为一种非线性关系。采用阈值机制的神经网络结构能够显著提升系统性能，在增强容错能力的同时也显著提升了存储功能。
人工神经网络（2）非局限性一般情况下，一个神经网络由大量神经元进行广泛连接构成。一个系统的整体行为不仅受到单个神经元的特征影响，并主要受单元间相互作用及相互连接的影响。
基于单元间的密集联结来模拟大脑的这种非局限性特征。（2）它体现了非局限性的典型特征。（3）这一类人工神经网络展现出显著的自适应、自组织和自主学习能力。
神经网络不仅可处理的信息会经历多种变化，在对信息进行加工的过程中（即同时），非线性动力系统的状态也会持续地发生变化。通常通过迭代的方法来描述动力系统的发展过程。
非凸性是一个系统的演进方向，在特定条件下将由某个特定的状态函数来决定。比如能量函数，则其极值对应于系统相对稳定的状态。
非凸性是指函数存在多个极值点，并由此导致系统表现出多个稳定平衡状态，在此情况下系统的演化路径将呈现多样性的特征。在人工神经网络体系中，神经元处理单元能够代表不同对象类别（如特征、字母、概念等），并能编码存储诸如抽象模式之类的信息。
网络中处理信息的基本组成要素主要包括三个类别：感知器、处理器以及中间节点组件。其中感知器用于接收来自外界环境的各种信号并接收相应的数据信息；处理器则负责将收集到的信息进行分析并完成相应的计算任务；中间节点组件则位于感知器与处理器之间起到信息传递的作用不可被外界直接观测的位置
权重表征了神经元之间相互作用的强弱程度，数据的编码与运算由各节点之间的联系结构决定。
人工神经网络是一种非程序化结构、具备适应能力的大脑式架构的信息处理系统。其本质在于通过网络的动态变化及其动力学行为实现并行分布式信息处理功能，并在不同层次上模仿人脑神经系统的信息处理机制。
它涵盖的是神经科学、思维科学以及人工智能和计算机科学等多个交叉学科领域。
人工神经网络是并行分布式系统，在遵循与传统人工智能及信息处理技术不同机制的基础上实现了有效的运算功能。通过这种方法有效地解决了传统基于逻辑符号的人工智能在处理直觉型和非结构化信息方面的局限性，并且能够实现自我适应、自我重组以及即时学习的能力。
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基于MP模型体系构建了神经元的数学模型及其系统架构，并验证了单个神经元具备完成基本逻辑运算的能力。这一发现奠定了现代人工神经网络研究的基础。1949年心理学家提出突触联系强度可变的理论框架
上世纪六十年代末期, 人工神经网络经历了长足的发展, 并且更加完善的神经网络模型出现. 这些模型主要涉及感知器和自适应线性元件等技术.
Minsky及其团队对代表性的神经网络系统功能和局限进行了深入探讨，并于1969年推出了《Perceptron》一书，并指出了感知器无法处理高阶谓词的问题。
他们的理论对神经网络研究产生了深远影响。与此同时，在串行计算机和人工智能领域已取得了显著进展。然而这些成果削弱了开发新型计算技术和人工智能新方法的紧迫性和必要性。结果导致人工神经网络研究陷入停滞不前的状态。
在该时间段内,许多人工神经网络研究人员仍致力于这项研究,并提出了一系列相关概念,如适应谐振理论（ART网）、自组织映射以及认知机网络.与此同时,在神经网络数学理论方面也取得了进展.上述研究成果则为神经网络的发展奠定了重要基础.
在1982年时, 美国加州工学院的物理学家J.J.Hopfield创设了一个名为 Hopfield 神经网格的数学模型. 该 模型导入了一个被称为 "计算能量" 的概念. 该 模型提供了评估网络稳定性的理论依据.
于
1986年开展了认知微观结构的研究工作，并由此提出了并行分布处理理论体系。1986年,Rumelhart,Hinton,Williams则系统性地提出了高效的BP算法。
Rumelhart 和 McClelland 发表了《Parallel distribution processing: explorations into the microstructures of cognition》
迄今为止，BP算法已被广泛应用于解决各种实际问题。
在1988年时, Linsker提出了关于感知机网络的新自组织理论。
并在Shannon信息论的基础上建立了新的最大互信息理论基础, 并推动了神经网络在信息应用领域的快速发展。
于1988年时
在20世纪90年代初期,Vapnik及其团队提出了一种称为支持向量机理论(SVM)的方法,并奠定了基于VC维数的理论框架.
人工神经网络的相关领域的研究得到了不同国家的普遍关注。美国国会宣布从1990年1月5日起实施"脑计划"政策，并号召其成员国共同推动全球范围内的协作与研究计划。
在该项目中对人工智能研究的关注达到了一个新的高度。“真实世界计算（RWC）”项目的重点是探索人工智能技术的实际应用价值与理论创新之间的平衡点。该系统主要关注于其拓扑结构、单元特性和学习机制等方面的研究与实践探索。
现下已知存在约40种不同的神经网络架构，在这些架构中包括反向传递机制、感知器机制、自组织映射算法、Hopfield型神经网络以及受限玻尔兹曼机等多种类型。
基于拓扑关系的连接模式下, 神经网络模型可划分为: [1]DAG中, 人工神经网络前向架构中的每个神经元接收上一层的信息并传递给下一层次. 该系统不存在反馈机制. 可被表示为DAG.
该系统通过将信号从输入空间映射到输出空间进行转换来完成特定功能。其本质来源于多个简单非线性函数层叠作用的结果。整体架构设计简洁明了，在实际应用中具有较高的可扩展性特点。反传型神经网络属于一类典型的前馈神经架构，在数据处理效率上表现尤为突出
在神经网络中，各神经元之间存在相互反馈。其连接模式可被一个完全无向图精确描述。该神经网络的信息处理过程涉及状态的动态变化。其稳定性特征与其联想记忆能力之间存在紧密联系。
属于此类的有Hopfield神经网络和玻尔兹曼机。不同类型的学算法是神经网络研究的一个重要内容，在这一领域取得了很多成果。其适应性是通过学算法来实现的。当环境发生变化时，在系统中进行权值调整能够改善其行为。
基于Hebb理论构建的Hebb学习规则为神经网络的学习算法提供了理论框架。该规则主张学习过程主要发生在神经元之间的突触部位，在这种情况下，突触间的连接强度会受到突触前后神经元活动水平的影响。
在此基础上，人们制定了各种学习规则和算法，并根据不同的网络模型需求进行相应的调整。
科学的学习算法能够实现以下目标：通过调节权值参数的变化机制，在神经网络中构建对现实世界本质特征的表征体系，并创造一套具有独特功能的信息处理体系。这些机制表明信息存储与处理机制嵌入于网络结构之中。
人工神经网络的分类方式主要取决于所处的学习环境。其中，在不同的环境下应用最为广泛的两种主要学习模式分别为监督式学习与非监督式学习。
在监督学习过程中，在输入层接收来自训练样本数据的信号的同时，在输出层设置预期目标值并将其与实际输出结果进行对比计算出误差信号随后通过调整各层间连接权重来实现对神经网络参数优化的过程经过反复迭代训练最终达到稳定状态即收敛于一组确定性的权重参数
当样本状态发生变化时，在经过训练后能够相应地调整权重参数以适应新的工作环境。这类基于监督的学习神经网络模型包括反传网络和感知器等。在非监督学习中，则无需预先设定标准样本输出，在环境中直接进行学与用一体化的操作。
当前时期的学习规律变化遵循连接权值的演变方程。在非监督学习领域中，Hebb（海贝）学习规则构成一个典型的实例。而竞争性神经网络的学习机制是非监督学派中较为复杂的一个具体应用实例，在这种机制下，网络会根据已有的数据聚类来动态地调整其连接权重。
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。
该分析方法用于研究神经网络的非线性动力学特性，并主要利用动力学系统理论、非线性规划理论以及统计理论进行探讨。它不仅用于分析神经网络系统的演进过程及其吸引子特征，而且进一步揭示了神经系统中协同行为与集体计算功能的本质机理。通过这种方法的研究结果能够较为全面地揭示神经系统的信息处理机制本质
为了深入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分析. 混沌具有高度复杂性, 并且没有严格的数学定义.
通常情况下，“混沌”被定义为基于确定性方程描述的动力学系统所呈现的非确定性行为，并可称为确定的随机性。
确定性源于内在因素而非外部干扰；随机性表现为非规则且不可预测的行为，并只能通过统计方法来描述