简述人工神经网络概念及组成
人工神经网络由哪几部分构成? 10
人工神经网络由13个神经单元组成，在这当中有4个属于输入层神经单元、而1个是输出层神经单元。即这个程序最多能处理一个四则运算（包括加减乘除）。
人工神经元的基本构成
人脑的神经元模型如图8.6所示。
图中一个神经元由胞体、长过程（轴突）、多个短过程（树突）以及突触构成。电信号被树突传递过来经胞体处理后产生动作电位。神经元通过短过程与长过程之间的突触连接形成复杂的大型并行体系结构。
图8.6 人脑的神经元模型[8]。
1943年心理学家、数学家McCulloch与Pitt将生物模型进行抽象化处理，开发出人工神经网络的数学架构——MP模型，并在图8.7中展示。
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。
这一假定是对生物神经元信息处理机制的简化表述。前述内容被模型（8.25）所描述。
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其中:xi(t)表示t时刻神经元j接受到来自神经元i的信息输入;oj(t)表示t时刻神经元j的输出;τij为输入输出间的突触时延;Tj为神经元j的阀值;wij为神经元i到神经元j的突触连接系数或权值;f{ }为神经元的转移函数，有时又称激励函数。
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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上文描述的神经元数学模型完整地体现了一个神经元的基本假设体系。其中，在xi(t)存在多个输入的情况下而oj(t)仅具有单一输出特征，则充分展现了"多输入单输出"这一特性特点。进一步分析可知，在权重值wij为正时则对应着"突触产生兴奋作用"而在wij为负时则直接反映了"突触引发抑制现象"。最后计算所得的结果值即为该神经元在时间t时刻所接受到的总刺激强度数值：
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上式表征了神经元j的空间整合特性，并未涉及其时间整合作用和不应期。当neuronal j's time-dependent potential超过其阈值Tj时，则该神经元才会被激活。oj(t+1)与xi(t)的时间差表明所有神经元拥有相同的恒定工作节奏，在此对应于突触延滞现象。由于wij不依赖于时间因素的变化而保持不变性，则这种特性被定义为非时变
人工神经网络的基本组成是什么啊
基本系统由三个主要组成部分构成：输入层、中间层和输出层；每一层次中的神经元通过它们之间的权重参数相互连接并完成信息传递
人工神经元网络的拓扑结构主要有哪几种？谢谢大侠~~~
神经网络的连接模式由网络层级数量、各个层级中的神经元数目以及它们之间的连接方式组成。
根据拓扑结构的不同分析的人工神经网络模型主要包括层次型与互连型两种类型。其中，在分层次组织中包含着多个层级节点用于数据处理与传播过程的具体实现。具体而言，在这一层级中每个节点主要负责接收外部输入信号，并将其传递给下一个层级；而这一层级的主要职责则是对信息进行处理与转换。
扩展资料：
人工神经网络模型着重分析其连接模式、单元特性及训练机制等关键要素。当前已有大约40种不同的神经网络模型类型,其中包括反向传播网络作为最基础的学习机制,感知器用于实现简单的分类功能,自组织映射用于数据聚类分析, Hopfield型神经网络在解决优化问题方面表现出色,玻尔兹曼机在模拟复杂系统中具有重要价值,适应谐振理论则用于信号处理领域等。
人工神经网络遵循了与传统人工智能及信息处理技术本质不同的运行机制，并弥补了以符号逻辑为基础的传统人工智能在处理非线性、无序的数据方面的局限性；该系统具有动态适应能力、自我更新机制以及快速响应能力。
参考资料来源：
百度百科-人工神经网络
深度学习中什么是人工神经网络？
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是基于信息处理理论对人脑神经元网络建立的数学模型，并成为人工智能领域的重要研究方向之一。该体系由大量节点（或称神经元）通过复杂的相互连接结构构成，在模式识别、智能机器人开发、自动控制技术、生物医学以及经济学等多个领域已展现出显著的智能化特性，并有效解决了许多传统计算机难以处理的实际问题
人工神经网络基于多个处理单元之间的联系而被构建起来作为一个非线性且自适应的信息处理系统。
ANN在现代神经科学研究成果的基础上被提出，
旨在模仿大脑神经网络的信息加工与记忆机制。
ANN的主要特征包括：
其能够通过模拟生物神经系统的行为来执行复杂的计算任务。
非线性的--非线性关系普遍存在于自然界中，并且人工神经元呈现激活或抑制两种不同的状态，在数学上体现为一种非线性的特性。
人工神经网络
关联性方面而言,由包含阈值特性的小规模神经元构建而成的网络展现出更优的表现能力
（2）非局限性–一个神经网络主要由大量神经元进行广泛连接构成。整体表现不仅取决于单一神经元的特性特征,而且可能主要由各单元间的相互作用、相互链接所决定。通过各单元间的大量链接模拟大脑的非局限性特征。联想与记忆则是典型的非局限性例子。
（3）非常定性 –人工神经网络具备自适应性、自我组织能力和自我学习功能。神经网络不仅能够处理的对象存在多种变化情况，并且在对信息进行处理的过程中，非线性动力系统本身也在持续动态地发生变化。通常使用迭代的方法来描述动力系统的发展演变过程。
（4）非凸性是决定系统发展趋向的一个关键因素，在特定条件下的演变路径将由某个特定状态函数的决定因素来决定。例如能量函数在其极值处对应于系统处于相对稳定的状态。非凸性可被视为该函数具有多个极值的特点，并由此导致系统拥有多个较为稳定的平衡状态。从而引发系统的多样化演化路径
人工神经网络中不同类型的神经元处理单元能够代表多种不同的对象，在具体的应用场景中这些对象包括特征、字母、概念等或是具有特定意义的一些抽象模式。该网络中的处理单位被划分为三种类型：信息接收器、信息传递路径中的中间环节以及最终的信息发送者——信息发送器。其中信息接收器负责接收并接收来自外界的各种信号与数据；信息传递路径中的中间环节无法直接参与信息输出；而最终的信息发送者则负责将整合后的结果传递给下一层次或外部系统进行进一步的数据处理或应用操作。
人工神经网络
可从系统外部观测到的单元。神经元之间的相互作用程度通过连接权值进行量化描述，而信息在神经网络中的编码与解码过程主要依赖于各处理单元之间的相互作用机制。
人工神经网络是一种非规则化的、自适应性的生物智能特征信息处理器。基于网络的结构变化以及动力学过程的演化，在不同层次和阶次上具有与人脑神经系统的相似信息处理特性。该系统能够通过多级联锁的自组织信息处理机制实现并行分布式的信息加工能力，并在此基础上模仿人脑神经系统的基本信息处理规律。
简述人工神经网络的结构形式
神经网络有多种分类方法,例如,根据性能特征可分为连续型与离散型神经网络,确定性与随机性神经网络:按照拓扑结构可分为前馈型与反馈型神经网络.本章旨在介绍前馈型神经网络、反馈型神经网络以及自组织特征映射型神经网络的基本原理及其应用.
前向神经网络在数据挖掘领域被广泛应用作为一种重要的信息处理系统结构。其中所包含的理论或算法也被广泛应用于各种神经网络模型的基础架构中。特别地，在这一领域中采用radial basis function作为激活函数的径向基函数神经网络因其独特的性能特征而成为了一种特定类型的前向型神经网络结构。其特点在于采用radial basis function作为激活函数从而赋予了该类神经网络更强的学习能力和泛化性能。
Hopfield神经网络可视为反馈网络中的典型代表。该网络的原型构成一个非线性动力学系统模型，在联想记忆功能与优化计算领域已获得广泛应用。
为解决优化计算中的局部极小问题而提出的模拟退火算法是一种有效的优化策略。Baltzmann机是由具有随机输出值单元构成的一种随机神经网络。串行型Baltzmann机则可被视为针对二次组合优化问题的一种模拟退火算法的具体实施方式。此外这种机器还可以用来模拟外界的概率分布 并在此基础上实现了联想记忆的过程。
自组织竞争型神经网络具有识别环境特征的能力，并能实现自动聚类功能。该网络体系已被广泛应用于特征提取与海量数据处理领域。
人工神经网络的基本特征
人工神经网络由大量互联的处理单元构成其本质是一种非线性的自适应信息处理器基于现代神经科学研究成果提出旨在通过模仿大脑神经网络的信息处理和记忆机制来进行信息加工该系统具有以下四个基本特性
（1）复杂关系构成了自然界的基本模式。
而大脑的智慧则是一种复杂的本质。
人工神经元表现出两种相反的状态。
通过数学分析表明这种行为呈现出明显的非线性特征。
这样的神经网络结构展现出更高的性能水平。
从而显著提升了系统的容错能力
（2）非局限性 一般而言，神经网络是由大量相互连接的神经元组织而成。系统的整体行为往往不仅受单个单元特性的影响，还可能主要由各单元间的相互作用及联系所决定。通过大量单元间的联系来模拟系统的大脑特性。联想记忆则是典型的非局限性实例。
（3）非常定性 人工神经网络拥有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但可接收的信息具有各种变化，在非线性动力系统的运行过程中伴随而来的是持续的变化和发展。通常运用迭代算法来模拟系统行为的变化过程
系统的演化趋势在特定条件下由某个状态函数来决定。例如能量函数，则其极值对应于系统较为稳定的状态。而非凸性则表现为这类函数拥有多个极值点，并由此导致相应的系统存在多个较为稳定的平衡点；这将使系统的演化路径更加丰富多样
在人工神经网络中，在神经元的处理单元能够代表不同的对象如特征、字母、概念等以及一些有意义的抽象模式。这些处理单元按照类型可分为三类：输入型单位用于接收外部世界的信号与数据；负责将系统所获得的结果信息传递出去的是输出型单位；而隐性单位则位于输入型与输出型单位之间，并非外界所能直接观察到的存在单位。各层间通过可变连接权值体现彼此间的联系强度信息则体现在网络各层间的连接关系之中。而人工神经网络作为一种非程序式的适应性系统其本质在于通过其变换过程及动态行为来实现并行分布式的信息加工能力并能在不同层次上模仿人脑神经系统的信息 Processing 功能它涵盖了认知科学思维科学人工智能计算机科学等多个交叉领域研究内容
人工神经网络被称为并行分布式系统，在采用与传统人工智能及信息处理技术完全不同机制的同时，并克服了基于逻辑符号的人工智能在处理直觉型、非结构化信息方面的局限性。该系统具备自适应性、自组织能力以及实时学习的特点。
人工神经网络的知识表示形式
人工神经网络的知识表示形式：
1、每个神经元都是一个多输入单输出的信息处理单元 ；
2、神经元输入分兴奋性输入和抑制性输入两种类型 ；
3、神经元具有空间整合特性和阈值特性 ；
4、神经元输入与输出间有固定的时滞 ，主要取决于突触延搁 ；
5、忽略时间整合作用和不应期 ；
6、神经元本身是非时变的 ， 即其突触时延和突触强度均为常数 。
概念分析
人工神经网络基于现代神经生物学研究的基础上发展而成，并用于对生物行为或结构进行建模。这种计算结构并非真实的人脑神经系统描述而是对其中某些特征的一种简化、抽象以及模拟表达
如前所述，在介绍生物神经网络时提到过相关知识。 神经元及其突触是构成神经网络的基本构件。 由此可见，在仿生神经系统中应当首先模仿的是生物神经系统中的基本单元——即生物神经元本身。 人工神经系统中通常将这些处理单元称为"处理单元"。 有时从网络的角度考虑时又将其视为一种特殊的节点