人工神经网络的基本原理是什么
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）又称为神经网络(NN)，它是基于生物学中对神经网络基本原理的理解与抽象，在此基础上构建了网络拓扑理论体系的一种数学模型。该模型以其强大的并行分布处理能力、高容错性以及智能化特征著称，并实现了信息处理与存储功能的融合。凭借独特的知识表征方式以及具备自主学习、自适应处理的能力而受到各个学科领域的关注。实际上是由大量简单组件相互连接组成的复杂系统
神经网络是一种基于节点运算的系统模型。该系统由大量节点（称为神经元）通过连接相互作用构成。每个节点代表特定的输出函数激活函数（activation function）。各节点间的连接赋予了一个权重值权重（weight）。其运作机制模拟了生物神经系统如何存储与处理信息其输出则取决于网络结构、连接方式权重以及激活函数等因素的具体组合情况。这些因素通常反映了自然界某种算法或函数的行为也可能是对逻辑策略的一种表达方式。人工神经网络体系借鉴了生物神经系统的工作原理将其与数学统计模型相结合并借助数学统计工具来构建形成了新的研究框架在此框架下我们能够实现类似人类决策能力的人工感知系统领域中的简单判断功能这种方法是对传统逻辑学演算的一种延伸与拓展。
在人工神经网络中，神经元处理单元代表多种信息类型包括特征、字母、概念以及有意义的抽象模式等。根据网络结构的不同可将其划分为三类：输入型处理单元输出型处理单元以及中间型隐含型处理单元。具体而言输入型处理单元负责接收外部系统的信号与数据信息；而输出型处理单元则承担着将系统运算结果传递给外环境的功能；中间型隐含型处理单元则位于上述两者之间无法直接被外界所观测其状态仅限于内部运转机制中发挥作用。各神经元间通过特定权重值建立联系这些权重值反映了不同神经元间相互作用的程度而信息表征与计算过程则体现在网络各节点之间的连接关系之中整个人工神经网络体系呈现出非程序化自适应性类脑型特点其核心机理在于通过不断调整内部节点之间的动态联结关系实现复杂信息的并行分布式存储与智能计算功能这一特性使它能够在一定程度上模仿人类大脑神经系统的信息 Processing 特性
人工神经网络系统是一种模仿生物体内的突触连接模式进行信息处理的数学模型。它基于对人类认知规律的理解而构建起来，并源自多个交叉学科领域如神经科学、数学、人工智能等。
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。
(1)、M-P神经网络模型：该领域研究始于20世纪40年代中期。1943年时,麦卡锡与皮茨两人首次提出著名的M-P神经网络模型,此乃基础性概念,尽管较为简单,却价值巨大。在其中他们将神经元类比为功能模块来进行运算,这便奠定了神经网络理论研究的新起点。
(2)、海布定律：1949年心理学家赫布（Hebb）在《行为组织学》一书中首次提出海布定律的概念。该理论认为学习过程主要发生在神经元之间的突触部位，并且这种突触连接强度会随着突触前后两个神经元活动水平的变化而发生改变。该理论发展成为现代神经系统科学中广为人知的重要理论之一，并揭示了构建具有学习功能人工神经网络的基础原则
(3)、感知器模型：于1957年, 罗森勃拉特(Rosenblatt)基于M-P 模型而开发出感知器(Perceptron)这一概念。该MP 神经网络模型基于现代 neural 网络的基本原则, 其结构与 neural 生理学理论高度契合。该MP 神经网络模型拥有可调节的权值矢量, 经过训练后能够实现对特定输入矢量模式进行分类识别的目标, 虽然其结构相对简单但它被视为第一个真正意义上的人工 neural 网络。Rosenblatt 证明了两层 perceptron 能够实现输入数据的分类任务并进一步探索了三层 perceptron 这一重要研究方向。Rosenblatt 的 neural 网络概念包含了部分 modern neural 计算机的基本原理, 因此 neural 网络方法和技术取得了重大突破
(4)、ADALINE网络模型： 美国著名工程师威德罗与霍夫等人于1959年创造了自适应线性元件（Adaline）以及Widrow-Hoff学习规则，并将这些方法应用于实际工程实践。ADALINE网络模型属于一种连续取值的自适应线性神经元网络类型，并可用于解决自适应系统相关问题。
2. 第二阶段----低潮时期。
在人工智能领域具有里程碑地位的先驱者Minsky与Papert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数学分析，并于1969年出版了具有里程碑意义的经典著作《Perceptrons》。该书明确指出简单线性感知器的能力具有局限性，并未能有效解决线性不可分两类样本的数据分类问题。这一发现对当时的人工神经元网络研究造成了深远的影响，在此之后开始了神经网络发展史上长达10年的低潮期
(1) 自组织神经网络SOM模型：由芬兰学者Kohonen T.于1972年首次提出并奠定了理论基础；此后各类神经网络体系多沿此框架构建；其中SOM网络因其独特的无监督学习特性而广受关注；其核心应用领域主要集中在数据模式识别、语音信号处理以及复杂分类问题求解等方面；该模型采用基于"赢家 takes all"的竞争机制进行信息处理；相较于感知机等其他算法具有显著差异；其学习机制为无监督式的自主构建过程；特别适用于无需先验分类知识的情况；整个过程旨在自动提取数据特征并完成相应的识别任务
(2)、自组织映射网络（ART）：于1976年首次提出并迅速发展起来的自组织映射网络（ART）是一种基于神经网络的模式识别与聚类算法。该理论由美国Grossberg教授于1976年首次提出，并在随后的时间里迅速发展和完善。该算法以其独特的自我组织与自我稳定的学习特性而闻名
3. 第三阶段----复兴时期。
在1982年时, 美国物理学家霍普菲尔德首次提出了离散神经网络模型, 这一理论后来被称为离散Hopfield网络. Hopfield网络首次引入了李雅普诺夫（Lyapunov）函数这一概念, 后来的研究者也将其称为能量函数. Hopfield网络证明了其稳定性. 到1984年, Hopfield又提出了连续神经网络模型, 将神经元激活函数从离散型转换为连续型. 1985 年, Hopfield与Tank共同运用Hopfield神经网络解决了著名的旅行推销商问题（Travelling Salesman Problem）. Hopfield神经网络是由一系列非线性微分方程所组成的系统. 在这一理论指导下, Hopfield不仅建立了人工神经网络的信息存储与提取机制, 提出了动力学方程与学习规则, 还为算法构建提供了关键公式与参数指导. 这些理论成果极大地推动了人工神经网络的研究与发展. 自Hopfield理论提出后, 由于其广泛的应用潜力, 神经网络领域的研究热潮由此展开, 吸引了大量学者投身于这一前沿领域.
(2)、Boltzmann 机模型：在 1983 年时,Kirkpatrick 等人意识到模拟退火算法适用于解决 NP 完全组合优化问题,他们最初通过模仿高温物体的退火过程来寻找全局最优解的方法是由 Metropli 等人于 1953 年提出的。随后,在 1984 年,Hinton 和其年轻同事 Sejnowski 等人合作开发了大规模并行网络的学习机制,并首次提出隐单元的概念,这种方法后来被称为 Boltzmann 机模型
Hinton and Sejnowsky developed the Boltzmann machine model using concepts and methods from statistical physics, which was initially proposed as a foundational learning mechanism for multilayer networks.
BP神经网络模型是1986年提出的一种基于多层次框架的反向传播算法——BP算法（Error Back-Propagation）。该研究团队开发出了这一创新性方法来解决传统前馈型神经网络的学习难题，并展示了强大的学习能力和广泛的应用潜力。
并行分布处理理论：1986年，《Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructures of Cognition》由Rumelhart与McCkekkand合著出版，在该著作中他们提出了并行分布处理理论，并专注于认知机制的微观层面研究。他们对具有非线性连续转移函数的多层前馈网络的误差反向传播算法（即BP算法）进行了深入探讨与详细分析，在长期寻求有效的权值调节算法方面取得了突破性进展。该理论能够解决感知机无法解决的问题，并回答了《Perceptrons》一书中关于神经网络局限性的疑问，在实践中充分证明了人工神经网络强大的计算能力。
(5)、细胞神经网络模型：1988年首次由Chua与Yang提出，并被定义为基于细胞自动机特性构建而成的大规模非线性计算机仿真系统。Kosko则开发了双向联想存储模型（BAM），该系统具备无监督学习功能。
(6)、达尔文主义模型：Edelman提出的达尔文主义模型于20世纪90年代初期产生了深远的影响，并发展出一种神经网络系统理论模型。
在1988年提出了一种新型的自组织神经网络模型，并在其研究基础上发展出了一种新的最大互信息理论框架。这种创新性研究不仅推动了神经网络技术的发展进程，在信息处理领域也带来了深远的影响。
1988年，Broomhead和Lowe基于径向基函数(Radialbasis function, RBF)提出了一种分层网络的设计方法，并为神经网络(NN)的设计提供了与数值分析和线性适应滤波之间的联系框架。
1991年, Haken在神经网络领域首次引入协同机制. 在其构建的认知理论体系下, 他提出, 认知活动认为是内在自发的过程, 并指出, 模式识别行为实质上是模式构建的过程.
(10)、1994年廖晓昕提出了关于细胞神经网络的数学理论与基础这一重要成果的建立推动了该领域的发展进程。通过对神经网络激活函数类进行拓展研究得出了更为普遍适用的时滞细胞神经网络(DCN) Hopfield神经网络(HNN)以及双向联想记忆网络(BAM)的一般性模型框架。
在20世纪90年代初, 由Vapnik等人提出的支持向量机(SVM)及其VC维数理论框架的概念
经过多年的发展，已有上百种的神经网络模型被提出。
什么是人工神经网络？
一.一些基本常识和原理
[什么叫神经网络?]
人的思维具有逻辑性和直观性的两种基本方式。其中逻辑性的思维是指遵循一定的逻辑规律来进行推理的过程；具体而言，在这一过程中信息先被转化为概念，并以符号形式表示出来；随后通过符号运算按照顺序完成逻辑推理过程；这个过程可以被描述为一系列的指令序列并呈现在计算机系统中以便执行运算。相比之下直观性思维则是将信息以分布式的方式存储于神经元网络中并通过同步作用实现信息处理；这种思维方式的核心在于以下两点：1.信息储存在神经元兴奋模式所形成的分布网络中；2.信息处理依赖于神经元之间的动态同步作用完成
人工神经网络是一种模拟人脑机制的重要工具。它作为一个非线性动力学系统，在信息处理方面表现出分布式存储与并行协同的特点。尽管单个神经元结构简单、功能有限，在行为表现上却能通过大量神经元相互作用呈现出丰富多样的动态特性。
[人工神经网络的工作原理]
人工神经网络必须完成训练过程并得以投入运行。作为基础模型用于字符识别任务，并设定特定的输出规则，在此例中规定当输入字符"A"的时候其识别结果将返回数值1；而当输入是字符"B"的时候其识别结果将返回数值0。
所以制定神经元学习的原则应是：若神经元系统在执行任务时出现错误判定，则通过学习过程应当减少对下次犯同样错误的可能性。具体而言，在开始学习之前需先初始化各连接权值为（0,1）区间内的随机数，并将A类图像输入至神经元模型中进行运算处理：该模型会对输入图像施加加权求和作用后与设定门限值比较，并执行非线性变换得到最终输出结果。在初始状态下，在输出结果为‘1’或‘0’时各有50%的概率出现（即等同于硬币抛掷）。然而当输出结果是‘1’（正确识别）时，则会增强相关连接权重；反之若出现误判则会相应减少权重强度以防止误判重演
如果输出结果为0（即结果错误），则需将网络连接权值朝向使综合输入加权值减小的方向进行微调。这种调整的目的在于降低下次遇到'A'模式输入时再次出现同样错误的可能性。经过这样的微调过程，在持续不断地输入多个样本字母'A'和'B'之后，在应用上述学习方法训练一定次数后，在识别这些字母时神经网络表现出较高的准确性和可靠性。理论上,假设神经网络包含足够的神经元以及足够的连接数,它能够实现对这些模式的有效记忆与识别功能