人工神经网络基本构成有哪些,具有什么特征
人工神经网络的基本组成是什么啊
主要由三层构成。这些包括输入层、隐藏层和输出层。每层由大量的神经元以及相邻神经元之间的连接权值构成。
人工神经网络由哪几部分构成? 10
人工神经网络由13个神经元组成, 其中4个为输入端, 1个为输出端. 这意味着该程序最多能够处理一个包含二元、三元以及四元关系的系统.
简述人工神经网络的结构形式
该段文字有多种分类方法,例如,根据网络性能可以分为连续型和离散型网络,以及确定型与随机型网络;同时还可以依据其拓扑结构将之划分为前向神经网络与反馈神经网络两大类.本章重点介绍前向神经元、反馈神经元以及自组织特征映射等基本概念.
在数据挖掘领域中被广泛应用的前向神经网络其基本原理和算法构成了许多神经网络模型的基础。而径向基函数型 neural network 则是一种典型的前馈型结构。
Hopfield神经网络是反馈网络中的典型代表。该模型的基本架构源于非线性动力学理论，在联想记忆与优化计算等领域取得了显著成效
该算法旨在解决优化计算中的局部极小问题；基于具有随机输出值单元的随机神经网络构建模型；其中串行型Baltzmann机可被视为针对二次组合优化问题的具体实施方式；同时能够模拟外界的概率分布，并通过概率机制实现联想法则
自组态竞争型神经网络具有识别环境特定特征的能力，并能够自动完成聚类过程；该类型人工神经网络已在特征抽取和大规模数据处理等方面取得成功应用
人工神经元的基本构成
人脑的神经元模型如图8.6所示。
图中每一个神经元都由细胞核、一个轴突、多个树状体以及胞间小体共同构成。生物电信号通过树状体传递至胞质中的胞核区域进行处理后，在轴状体末端释放出电脉冲信号。各个神经元通过其树状体与轴状体之间的所有胞间小体连接在一起形成一个复杂的大型并行计算网络。
图8.6 人脑的神经元模型[8]。
1943年心理学家McCulloch与数学家Pitt发展出一种新的理论框架——用于描述人工神经网络的数学体系，并在图8.7中进行了展示。
图8.7 人工神经元模型[8]。
该人工神经元具有以下6点特征:。
(1)每个神经元是一个多输入单输出单元;。
(2)突触分兴奋和抑制两种;
(3)神经元有空间整合性和阀值;。
(4)神经元的输入输出有固定的时间滞后，主要取决于突触延搁;。
(5)忽略时间整合及不应期;
(6)神经元是非时变的，即突触延时和突触强度均为常数。
基于以上分析, 上述假设是对生物神经元信息处理机制的简化描述和概括总结. 同样地, 这些内容可以通过公式(8.25)来进行抽象建模与概括总结.
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其中: xi(t)表示t时刻神经元j接收来自神经元i的信息输入; oj(t)表示t时刻神经元j的输出; τij为输入输出之间的突触传递时间延迟; Tj为神经元j的动作阈值; wij为从神经元i到神经元j的突触连接强度系数; f{ }为单个神经元的动力学转移函数或激励函数。
为简单起见，将上式中的突触时延取为单位时间，则式(8.25)变为。
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上式的完整阐述展现了该神经元模型的所有假设条件。具有多个变量参与计算的xi(t)，而仅一个变量用于oj(t)，这充分展示了"多输入单输出"的特点。权重值wij的具体数值变化清晰揭示出"突触兴奋与抑制"的本质特征。其中 net'j(t)，即神经元在时间t时所积累的有效信号总量被称为该神经元在该时刻接收的信息总量。
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从数学表达式上看，在上式中可以看出人工神经网络模型通过线性组合的方式实现了对输入信号的时间加权求和功能；然而该模型却未能考虑到单个神经元之间的动态相互作用及其引发的时间依赖效应；只有在特定条件下即当人工神经网络节点间的信息传递强度超过阈值水平时才可能实现有效的状态更新；此外该模型还未能准确反映单个节点活动随时间变化所呈现出来的内在同步周期特征；这表明该模型不具备完整的动态特性和描述能力
人工神经元网络的拓扑结构主要有哪几种？谢谢大侠~~~
神经网络的拓扑结构由网络层数、各层节点数量以及连接模式组成。
人工神经网络的模型从其拓扑结构来看主要可分为层次型与互连型两种类型。层次型模型则主要由输入节点群（Input Nodes）、中间节点群（Hidden Nodes）以及输出节点群（Output Nodes）构成这些群体之间按照一定顺序连接起来其中输入节点群专门负责接收外界信号并传递至中间节点而中间节点则承担着对内部信息进行处理与转换的任务通常会根据处理需求将中间节点群设计为单层或多层结构
扩展资料：
人工神经网络模型主要涉及网络连接的结构特征、神经元特性以及学习机制等。目前而言，在现有的神经网络模型中已发展出数十种不同的类型，包括反向传播型网络（Artificial Neural Networks）、感知器模型（Perceptron）、自组织映射型网络（Self-Organizing Map）、Hopfield型神经网络（Hopfield Networks）以及波尔兹曼机（Boltzmann Machines）等多种形式。
人工神经网络遵循了全新的机制，在认知模拟方面实现了突破性进展。它通过突破性地解决了传统基于逻辑符号的人工智能在处理直觉认知、非形式化数据等方面的关键挑战，并具备自我适应能力，并能自主优化自身结构。
参考资料来源：
百度百科-人工神经网络
神经网络算法的人工神经网络
ANN系统是一种在20世纪40年代后期兴起的人工神经网络模型。它由大量可调节权重连接构成，并具备大规模并行处理能力、分布式信息存储机制以及自我组织学习特性。BP（Back Propagation）算法是一种监督式的学习算法，在理论上能够近似表示任意函数。其基本结构由非线性变换单元构成，并且中间层数量、各层节点数以及学习速率等参数可根据具体需求进行调整。BP神经网络广泛应用于优化设计、信号处理、模式识别、智能控制以及故障诊断等领域。人工神经元理论起源于对生物神经系统的研究。19世纪末，在生物与生理学领域中已建立了神经元学说基础：科学家们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成，并认识到大脑皮层约包含100亿个以上的神经元，在每立方毫米体积内约有数万个神经元单元。这些神经元通过感觉器官将来自身体内外的各种信息接收进来，并经由复杂的联结网络传递至中枢神经系统进行信息分析与综合处理；随后又通过运动神经系统将处理结果发送至全身各部位以协调各种机能活动完成机体与外界环境之间的联系与信息传递任务。
神经元和其他类型的细胞在结构上具有相似性：它们都包含有细胞膜、细胞质和细胞核。然而，在形态上具有显著差异的是神经细胞——它们包含许多特殊的延伸结构（称为突起），这些延伸结构根据功能不同而分类为树突、轴突和细胞体三大部分。这些延伸结构中的细胞核负责信息处理功能：树突主要负责接收输入信号；轴突则作为传递输出信号的主要通道；而只有单个分支的则是轴突的独特特征。
树突是细胞体延伸出的部分，在形成过程中逐渐变细。其各个部位均可与其它神经元的轴突末端相连接，在此连接处虽然未直接相连但具有信息传递的功能。连接界面之间的间隙约为（15～50)×10米。根据所处位置不同这些间隙可能存在细微差异。根据此特征每个神经元均能形成一定数量数量在正常情况下最高可达10个以上的突触。尽管各神经元之间的连接强度及极性各有差异但都可以通过调节来实现变化基于这一特性人脑具备存储信息的能力利用大量神经元进行互联可模拟大脑某些特征
人工神经网络是由大量简单基本元素——即称为神经单元构成的一种自适应非线性动力学系统。每一个这样的神经单元其结构与功能相对简单然而由众多这样的神经单元相互作用形成的整体表现出高度复杂的动态特性
人工神经网络体现了人脑功能的若干基本特性，并非生物系统精确描述的复制体，而是通过模拟、简化的手段来表现这些特征。
与数字计算机相比，在构成要素和功能特征上更趋近于人脑的人工神经网络，并非遵循既定算法逐步处理信息；而是在能够自主适应环境并总结规律的基础上完成特定任务以及实现信息处理或过程控制。
人工神经网络首先是以一定的学习准则遵循特定规则进行学习过程，并在完成这一阶段后才能实现其功能性的运转机制。举例而言，在针对书写" A "、" B "两个不同字母的模式识别任务中展开具体阐述：当输入为" A "字符时应输出数值1；而若输入字符为" B "则相应地输出数值0。
因此，在设计网络的学习机制时，应当遵循以下原则：若发现网络在处理某一特定任务时产生了误判行为，则应通过逐步训练调整其参数设置（即各连接权值），以降低该任务再次出现同样误判的可能性。具体操作步骤如下：首先将各连接权值设定为(0,1)区间内的随机数；然后将待识别对象"A"对应的图像数据输入至网络系统中；接着对输入模式执行加权求和运算后与预设阈值进行比较，并通过非线性运算处理信息；最后根据系统的输出结果来动态调整相关连接的权重设置：当输出结果正确时，则适当增强相应路径上的连接权重；若输出结果不正确，则适当降低这些路径上的连接强度；如此反复训练迭代可使系统的学习能力得到显著提升。
当输出值为0时（即结果错误），网络会朝着减少综合输入加权值的方向进行权值调整。这种调整方式旨在使网络在未来再次遇到类似“A”模式输入时减少犯错的可能性。通过反复对多个手写字母“A”、“B”等模式进行训练学习后（如图2所示），网络的学习正确率将显著提升。这表明该网络已经成功地将这些特定模式编码存储在各个神经元之间的连接权值中。当遇到任何一个已学习模式时（如图2所示），其分类判断速度和准确性都将得到显著提升。通常情况下（如图2所示），神经元数量越多，则其能够识别和存储的信息类型也会相应增加。
普通计算机的功能基于程序中提供的数据与算法。然而，实现智能活动将会非常有挑战性。
人工神经网络展现出一定的自适应和自组织能力，在其发育阶段能够根据外界环境的变化进行相应的调节和优化；通过调整突触权值，在学习过程中使其适应周围环境的需求；由于系统的不同配置可能导致不同的功能输出；具备自主学习能力的人工神经网络能够不断进化其知识结构；通常情况下，在有监督的学习模式中会基于给定的标准进行分类或者模仿；而在无监督的情况下，则仅需设定基本的学习规则或者框架性指导原则；在这种情况下具体的执行内容会根据系统的外部环境（即输入信号的具体情况）而产生变化；这种机制使得系统能够自主识别并提取出环境中的特征以及内在规律性；从而更加贴近人类大脑的工作原理
（2）泛化能力
泛化能力表征着模型对未曾见过的数据实例具备出色的能力，在预测能力和控制能力方面均有显著表现。特别地，在某些受到噪声影响的数据情况下，该网络表现出良好的性能。
(3)非线性映射能力
当系统对设计人员来说已经非常透彻或很清楚时，则通常会采用数值分析法以及偏微分方程等数学工具来构建精确的数学模型；然而，在系统极其复杂或完全未知且信息量有限的情况下，则建立精确的数学模型变得极为困难的时候。此时神经网络凭借其非线性映射能力展现出显著的优势：因为它无需深入了解系统的内在机理即可实现输入与输出之间的有效映射关系；这使得在面对复杂或未知系统的建模任务时能够显著降低设计难度。
(4)高度并行性
并行性这一特性存在不同的看法。对于这一特性存在的不同看法，请问您是否认同？对于这一特性存在的不同看法，请问您是否认同？
长期以来,人类一直致力于探索和解答这一系列复杂的问题,主要通过医学、生物学、生理学等多个科学领域的深入研究。在探索上述问题的过程中,经过长期研究发现,经过大量学者的努力,逐渐形成了一个新兴的跨学科交叉技术领域,即"神经网络"。这一领域的研究不仅涵盖了广泛的学科领域,而且各相关学科之间紧密联系在一起,并相互促进共同发展。在此过程中,来自各个领域的科学家们基于各自领域的研究特点和发展趋势,提出了多样化的研究方向,并从多维度展开深入分析。
下面将人工神经网络与通用的计算机工作特点来对比一下：
从速度角度来看，在信息传递速度方面而言, 人类大脑中的神经元之间的传递速率明显低于电子计算机, 前者的传递速度处于毫秒级别, 后者的工作频率通常达到数百兆赫兹水平。然而, 由于人类大脑是一种复杂的并行与串行处理相结合系统, 因此在多数情况下能够迅速做出判断、决策和处理, 其运算效率显著高于单纯采用串行架构的传统电子计算机。人工神经网络模型模仿了人类大脑的基本架构特点, 并拥有强大的并行计算能力, 这一特性使其计算效率较传统电子计算机提升了约10倍左右。
人脑在信息存储方面具有独特的机制特点：它依赖突触功能的动态调整来优化存储内容。具体而言，在神经元之间的连接强度调控下实现信息存储空间的优化配置，并将记忆区与计算区功能整合为统一系统。值得注意的是，大脑每天都有大量神经细胞凋亡（平均每小时约一千个），然而这些死亡并不影响大脑执行日常思维任务的能力。
普通计算机是由相互独立的存贮器和运算器构成，在知识存贮与数据运算之间不存在关联性。必须依靠人为编写的程序来建立它们之间的联系，并且这种联系必然受到编程者预期范围以内的限制。个别元件故障或程序中的微小错误都可能导致严重系统失效。心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探究人脑加工、储存和搜索信息的基本机制以及大脑功能运行的基本规律，并以此为基础构建人类认知过程的具体运行模式。
生物学、医学以及脑科学领域的专家们致力于利用神经网络技术来构建一个定量化分析并更加系统化的知识框架, 从而推动脑科学研究向精确化和理论化的方向发展；与此同时, 他们也期望临床医学能够在现有基础上取得新的进展；信息处理与计算机科学家则致力于探索能够有效应对当前无法解决或极为复杂的挑战的技术方案
人工神经网络早期的研究工作应源自20世纪40年代。随着时代发展, 该领域主要通过杰出人物及其在特定领域的重大研究成果来阐述其发展历程, 本文将着重介绍这些重要历史节点和突破性进展
在1943年时,心理学家W·Mcculloch与数理逻辑学家W·Pitts基于对神经元基本特性的深入分析与总结,在此基础上首次提出了神经元的数学模型.此模型自提出以来一直沿用并推动着该领域研究的发展.因此,在该领域的先驱地位由此两位学者所奠定.
1945年冯·诺依曼组织的设计团队成功研制了第一台存储程序式的电子计算机，这预示着电子计算机时代的到来。1948年，在他的研究工作中他进行了比较人脑结构与其基于存储程序的电子计算机之间的根本区别。然而由于推动技术发展迅速的技术进步使得他不得不放弃神经网络研究的新方向转而专注于指令存储型计算技术的研究并在该领域取得了重大的成就。尽管冯·诺依曼的名字常常与普通的电子计算机相联系但他也是人工神经网络研究领域的先驱之一。
在20世纪50年代末期,F·Rosenblatt成功研发了"感知机"装置,这种装置属于人工神经网络的一种多层结构.这一研究首次实现了将人工神经网络从理论探讨转化为实际应用项目.在此期间,许多实验室纷纷仿照"感知机"的技术原理开展相关研究,并将之应用于文字识别、声音识别、声纳信号分析以及学习记忆机制等多个领域.然而,该领域的研究热潮未能持续太久.一方面,当时数字计算机的发展达到了全盛时期,一些人错误地认为数字计算机能够解决人工智能、模式识别和专家系统等所有相关问题;另一方面,当时的电子技术工艺水平较为落后,主要使用的元器件是电子管或晶体管,利用它们构建的人工神经网络规模庞大且成本高昂;再者,1968年出版的著作《感知机》明确指出单层感知机的功能是有限制的,无法解决异感这类基本问题;同时,多层网络也未能找到有效的计算方法.这些论点使得一批研究人员对人工神经网络的发展前景逐渐失去了信心.进入60年代末期后,该领域的研究逐渐陷入低谷
另外，在20世纪60年代初期,Widrow提出了自适应线性元件网络,该系统是一种连续取值的线性加权求和并带有阈值的结构.随后,基于这一基础,开发出了非线性多层自适应网络.然而,这些早期研究虽然没有明确标注神经网络这一名称,但实质上构成了一个人工神经网络模型的基础框架.
当感知机研究逐渐冷淡时，在80年代初期阶段（段落中数学公式...原样保留），模拟与数字混合的超大规模集成电路制作技术得到了全面应用，并遇到了障碍。这种背景下（段落中数学公式...原样保留），人工神经网络的发展前景已经显现。美国科学家Hopfield于1982年和1984年在美国科学院院刊上分别发表了两篇关于人工神经网络研究的重要论文（段落中数学公式...原样保留），这些成果引发了学术界的广泛关注和讨论，并推动了后续大量研究工作（段落中数学公式...原样保留）的展开
1985年时，在神经网络训练领域首次应用模拟退火算法的是Ackley、Hinton与Sejnowski三人。他们由此开发出了Boltzmann机。该方法具备跳出局部最优解的能力然而其收敛速度相对较慢。
在1986年时,Rumelhart,Hinton以及Williams三人共同提出了一种被称为BP的学习算法,并将其应用于多层前馈神经网络.从理论上讲证了该算法的有效性.就其应用而言,则是一项重要突破.
1988年，Broomhead和Lowe第一次提出了径向基网络：RBF网络。
总的来说, 神经网络经历了由盛转衰的过程, 并在某个阶段又迎来了新的高点.
人工神经网络有哪些类型
人工神经网络模型涵盖其连接模式（拓扑结构）、单元特性以及学习机制等方面。当前研究已发展出数十种不同类型的神经网络模型，在包括反向传播型（反传）、感知器型（感知器）、自组织映射型（自组织映射）、Hopfield型（Hopfield 网络）、玻尔兹曼机型（波耳兹曼机）以及适应谐振理论型等多种类型。根据其连接模式的不同性质和组合方式，在分类标准的基础上，人工神经网络模型可划分为多种类型。
（1）forward network wherein each neuron receives input from the preceding layer and transmits output to the subsequent layer. This network does not contain any feedback connections and can be represented as a directed acyclic graph. It is responsible for converting input space signals into corresponding representations in the output space, based on multiple simple nonlinear functions acting successively. The architecture is simple and easy to implement. Counter-transmission networks are typical examples of forward networks.
（2）反馈网络 神经元之间存在相互反馈的连接，并可通过无向完全图精确描述其连接模式。该类神经网络的信息处理机制表现为状态空间中的动态过程，并可通过动力学系统理论进行建模和分析。系统的稳定性特征与其联想记忆能力之间存在密切关联，在实际应用中具有重要的意义。其中典型的代表包括Hopfield模型和Boltzmann机等。
学习构成了神经网络研究的核心内容之一。其适应性是通过学习过程得以实现的。权值根据环境变化进行调节以改善系统行为。Hebb提出的Hebb学习规则构成了神经网络学习算法的基础框架。该规则认为，在突触前后神经元活动情况影响下，突触连接强度会发生动态变化。在此理论基础上发展出多种具体的学习规则与算法设计思路。这些有效的学习算法使得神经网络具备通过权值调节来构建反映客观世界内在规律的信息处理机制的能力，并在此过程中实现了对信息存储与处理功能的有效优化。
根据所处的学习环境不同, 神经网络的学习模式可分为两种类型: 监督式学习与无监督式学习. 在监督式学习过程中, 将训练样本的数据输入到网络的输入端, 同时将相应的期望输出与网络的实际输出进行比较, 从而得到误差信号. 这一误差信号用于控制权重连接强度的调整. 通过反复训练, 网络参数会逐步收敛至一个稳定的数值状态. 当外界环境发生变化时, 网络能够通过调整权重参数来适应新的条件. 监督式学习中常用的神经网络模型包括反向传递网络和感知器等. 在无监督式学习中, 不需要预先设定标准样本, 整个过程直接将网络置于动态变化的环境中进行自主适应. 学习过程与工作过程融为一体, 其行为规律主要由权值演变方程来描述. 无须人工干预的标准样本设定是其显著特点之一. 最简单的无监督式学习范例是Hebbian 学习法则. 竞争性学算法则是更为复杂的无监督式典型代表之一, 它主要依据已形成的类别分布来调节权值参数. 自组织映射模型以及自适应谐振理论网络等均属于与竞争性学算法相关的典型应用实例
探讨神经网络系统中非线性动力学行为的本质特征主要依赖于动力学系统理论、非线性规划方法以及统计分析工具等多学科手段。研究者们通过分析神经网络系统的演化轨迹及其吸引子特性来揭示协同行为与集体计算功能的基本规律，并深入解析神经信息处理机制的本质机制。为了探究神经网络在整体性和模糊信息处理方面的潜在机理与功能表现，在信息处理机制的研究中引入了新的概念框架——混沌理论及其相关方法体系。
尽管数学上难以精确界定这一概念属性特征属性属性属性属性属性属性属性属性属性属性属性属性但通常认为" chaos"是指由确定性的基本方程所描述的动力学系统表现出一种貌似随机实则具有内在确定性的运动状态这一特性可被统称为" deterministic randomness"。
其核心特征表现为对初始条件的高度敏感依赖性和内在随机性的统一存在。
具体而言" chaos theory"研究的核心是具有" chaos behavior"的非线性动力学系统的根本理论体系包括基本概念核心方法及适用范围等要素构成的内容体系。
这一理论强调理解复杂动态行为应基于系统自身的内在结构规律而非外部干扰因素的作用机理主张将复杂的动态行为视为系统自身有序与无序运动相结合的结果即所谓的" strange attractors"(奇异吸引子)。
这种状态被视为一种特殊的平衡状态即所谓的定态。
而这种定态可能呈现出以下几种典型形态：
静态平衡点
周期振荡模式
准同步振动状态
典型的混沌解等。
值得注意的是这些定态形态均体现了一种整体稳定与局部不稳定相结合的独特性质即所谓的奇异吸引子特性