不属于神经网络常用算法,神经网络算法包括哪些

神经网络算法的三大类分别是？

神经网络算法主要包括以下三种类型：其中一种是前馈神经网络，在实际应用中最为常见。其架构由输入层接收数据信号，并通过传递机制将信息传递至输出层；当存在多于一层的隐藏层时，则被称为"深层"神经网络；这些结构能够通过一系列转换作用来衡量样本间的相似程度。

各层神经元的行为基于前一层的非线性响应。2、循环网络：循环网络通过有向边形成了反馈回路。这意味着沿着连接方向可以从任一点返回起点。其复杂动力学特性往往导致难以有效训练，并且这种结构使得它们比普通前馈网络更具生物真实性。

循环网络的主要目标是处理序列数据。在传统的神经网络架构中，信息流是从输入层经由隐含层传递到输出层，并且各层之间采用全连接设计。然而这种传统的人工神经网络在面对许多复杂问题时表现出明显的局限性。

循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。

具体的表现形式为该网络能够记住前面的信息并在当前计算中加以应用。即各隐藏层之间节点并非完全脱节而是彼此相连，并且各隐藏层的输入不仅来源于前一层输出还包含上一个时间点隐藏层自身的输出。

3、对称连接网络：类似于循环神经网络结构，在其单元之间以一种互为镜像的方式建立联系（即在两个方向上的权重系数相同）。相比于循环神经网络而言，在进行动态行为分析时具有更大的便利性。由于这种结构必须遵循能量函数所限定的行为准则，在实际应用中可能会带来更多的限制条件。

没有隐藏单元的对称连接结构也被称作"Hopfield 网络"；而具有隐藏单元的对称连接网络则被称为玻尔兹曼机。

心理学家和认知科学家致力于研究神经网络的目的在于深入探讨人脑的信息处理机制以及其功能运作的基本规律，并以此构建人类认知过程的详细理论模型。

生物学、医学及脑科学研究者致力于利用神经网络研究来推进脑科学向定量化、精确化和理论化的体系发展，并期望取得临床医学方面的重大进展；信息处理与计算机科学家针对这一问题的研究目标在于探索新的解决方案以应对无法解决或难度极大的问题集，并研发更接近人类大脑功能的人工智能系统。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

卷积神经网络算法是什么？

一维构筑、二维构筑、全卷积构筑**写作猫** 。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）这类前馈神经网络包含了卷积计算，并且具备深度结构。（Feedforward Neural Networks）代表性的算法之一。

卷积神经网络具备表征学习能力，并根据其层次结构对输入数据实现平移不变的分类能力，并被称为平移不变的人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）。

卷积神经网络中的连接特征：在卷积神经网络架构中，其间的联结关系被定义为稀疏联结（sparse connections），这一特性与传统前馈神经网络中通常采用的密集联结（dense connections）模式存在显著差异。具体而言，在前馈神经网络中通常采用的是密集联结（dense connections）模式，在这种模式下每个节点都会与下一个层次的所有节点产生直接联系。而在本研究中所采用的稀疏联结机制则更加注重减少计算复杂度的同时保证模型性能

具体地，在卷积神经网络第l层特征图中的每一个像素（即神经元）都仅为上一层（即l-1层）中由卷积核所定义的感受野区域内所有像素通过线性运算得到的结果。

卷积神经网络中的稀疏连接配置具有正则化的特性，在提升模型性能的同时增强了网络架构的稳定性与泛化性能。该设计通过稀疏连接可以有效防止出现过拟合现象，在保证模型准确性的情况下降低了整体复杂度。此外，在优化计算资源利用方面也采取了多方面的措施：一方面有助于提升神经网络的学习效率并降低计算过程中的内存消耗；另一方面可以通过优化算法实现更高的运算效率和更好的资源利用率

卷积神经网络中特征图同一通道内的所有像素共用一组卷积核权重系数这一现象被称为权重共享（W.S.）。

权重共享将卷积神经网络与其包含局部连接结构的其他神经网络区分开来。尽管采用了稀疏连接结构，在各个连接处使用的权重各不相同。这种机制不仅减少了卷积神经网络所需的参数数量，并且起到了正则化的作用。

权重共享将卷积神经网络与其包含局部连接结构的其他 neural network 区分开来。尽管采用了 sparse connections，在各个 connection 处使用的 weights 各不相同。这种 weight sharing mechanism not only reduced the total number of parameters required by convolutional neural networks but also provided a regularization effect.

从全连接网络的角度来看，在卷积神经网络中实现了稀疏连接模式与权重共享机制的结合；这种结合等价于假设每个隐含层神经元在其感受野范围外的所有权重始终为零（但需要注意的是感受野可以在空间范围内移动）；同时，在同一通道内所有神经元所使用的权重参数具有完全一致性。

神经网络算法是用来干什么的

神经网络算法是由多个神经元组成的算法网络。

逻辑性的思维涉及遵循逻辑规则实施推理的过程；它首先将信息转化为概念，并使用符号来表示这些概念；随后依据这些符号按照顺序模式进行运算和推理；整个过程可以被编码为一系列指令来指导计算机完成任务

然而，在实现对分布式存储信息的整合时（...），最终会忽然间产生瞬间的想法或解决问题的方法（...）。其核心基础在于两个关键点：1、信息以神经元上的兴奋模式分布储存在网络上（...）。

信息处理则是通过神经元之间的协同作用来实现的一个复杂过程。在思维学领域中，人类大脑的思维方式一般被划分为三种基本类型：抽象思维（即逻辑性思考）、形象思维（即直观性思考）以及灵感或顿悟式的思考。

神经网络算法是什么?

Introduction --------------------------------------------------------------------------------神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。

很多读者可能听说过这个术语,但对其真正的含义却未必清楚. 本文旨在阐述其核心内容: 涵盖其基本功能, 一般结构, 相关专业术语, 不同类型的模型及其应用场景.

‘神经网络’这一术语源自生物学领域。其中官方名称为‘人工神经网络（ANNs）’。在本文中我将交替使用这两个术语。

‘神经网络’这一术语源自生物学领域。其中官方名称为‘人工神经网络（ANNs）’。在本文中我将交替使用这两个术语。

一个真正的神经网络是从几个到数十亿个称为神经元的细胞（组成我们大脑的基本单位）构成的，这些细胞通过多种连接方式进行组织形成一个网络结构。人工神经网络旨在模仿生物体系的组织方式及其功能运作。

在此处存在一个问题：在生物学领域的神经网络知识尚不深入。因此，在不同类型的生物体内存在的神经网络架构有着显著差异，并且我们仅了解了神经元的基本构造。

The neuron has been determined in our brain to possess approximately around 50 to 500 distinct types of neurons, which are primarily derived from specific cell types of the basic neurons.

基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。

Synapses负责连接不同神经元，并非通过直接的物理连接实现信息传递；它们之间有一个微小的空隙允许电子信号通过微小间隙传递信息。

随后这些电子信号会被传递给soma进行处理；同时soma内部的电子信号将会被用来传递处理结果给axons。而axons则会将这些信号分配给dendrites负责处理

最后阶段，在完成对这些信号的接收后，并将其传递给其他synapses单元，并在下一个循环中继续处理。类似于生物学中的基本神经元结构，在人工神经网络中也采用了类似的单元设计。

每个神经元都有确定的数量的输入，并且会配置每个神经元赋予其相应的权重（weight）。这些权重是用来衡量所输入信息重要程度的标准。

随后，在神经网络中，每个神经元都会通过加权求和的方式计算其净输入值（net input）。这些总和即代表了各个输入信号与其相应权重相乘后的总和。每个神经元都具有独特的阈值（threshold）。当其净输入超过该阈值时，则输出信号强度为1。

若反则使其为零。最终地，该输出将被传递给与其相关联的其他神经元以处理剩下的部分。

Learning --------------------------------------------------------------------------------正如上述所写，问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢？

世界上的训练方法种类繁多,如同网络类型般众多.其中一些非常知名的是回向传播法、Δ法则以及Kohonen学习模式.

基于不同的结构体系，在线学习平台设计上也会有所差异。然而，在大多数情况下，默认情况下采用的是相同的平台设计规范。在线学习平台设计规范主要包含两大类：一类是基于统一技术标准的设计规范；另一类则是基于个性化需求的设计规范。统一技术标准下的平台设计规范通常由技术团队主导完成；而个性化需求下的平台设计规范则由产品团队负责制定并实施。

然后训练规则会更新所有必要的参数值（这是网络中具有高度复杂性的），而整个过程将从零开始训练直至数据能够被网络准确地进行数据分析处理。监管机制的训练模式则包含back-propagation算法以及delta rule策略。

非监管方式的规则无需教师，因为他们所产生的输出会被进一步评估。

Architecture --------------------------------------------------------------------------------在神经网络中，遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。

由于存在众多不同种类的网络系统, 包括如简单的布尔网络 (Perceptrons), 涵盖如复杂自我调整网络 (Kohonen), 以及热动力性网络模型 (Boltzmann machines)！

而这些，则遵循现代神经网络架构的标准实践。每个网络通常包含若干个神经元组构成的层次结构——包括输入层、隐藏层以及输出层三个主要组成部分。其中输入层面主要负责接收外部输入信号并将其传递给隐藏层面的工作单元——其中隐藏层面是设计中的一部分，在实际应用中通常不可见或者被抽象化处理。

这些隐蔽层承担所需的计算，并将输出结果传递给输出层；而用户则可以看到最终结果。现在为了避免混淆，在这里不做深入探讨体系结构的话题。

为了深入了解不同神经网络的相关深入信息，请参考Generation5 essays中的内容。虽然我们在涉及 neural networks 的基本概念时已经有所了解，在探讨 neural networks 的架构与运作机制时也进行了相关学习, 但目前仍不清楚 neural network究竟执行什么操作

The Functions of ANNs play a significant role in pattern recognition tasks. Neural networks are designed to collaborate effectively with patterns, typically divided into classification or associative functions.

该网络能够接收一组数值并对其进行分类。例如ONR程序识别一个图像并输出该数值。或者PPDA32程序识别一个坐标点其将根据提供的训练确定属于A类或B类

在 military 的 Applications 中可以看到军事雷达系统的能力。这种雷达系统能够识别出车辆或树木的存在与类型。联想模式接收一组数据并生成另一组数据。

HIR程序能够识别并处理输入的'脏'图像，并生成与之最为接近的学习结果。联想模式特别适合应用于复杂的识别系统中，在领域如生物特征识别方面表现尤为突出。

优缺点并存的神经网络--------------------------------------------------------------------------------神经网络在这一领域具备多种优势，并逐渐成为主流。

优缺点并存的神经网络--------------------------------------------------------------------------------神经网络在这一领域具备多种优势，并逐渐成为主流。

它在类型分类/识别方面表现出色。神经网络能够处理异常或非正常输入数据。对此具有重要意义（例如雷达和声波定位系统）。许多神经网络模仿生物神经网络的工作模式。

神经网络也得益于神经系统科学的发展, 使它能够像人类一样准确地区别物体并以电脑般的速度处理信息！前景一片光明, 然而... 神经网络确实存在一些不足之处. 这通常归因于缺乏足够强大的硬件支持.

神经网络的力量源于其能够高效地同时处理大量数据的能力。由此可见，在传统计算机系统采用串行架构的情况下模拟并行计算过程需要耗费巨大的计算资源。

神经网络的另一项问题是为某一特定问题设计网络时所设定的条件不够完善。
在实际应用中
, 需要考虑的因素十分丰富
: 包括训练使用的算法种类
, 采用的体系结构形式以及每一层的人工神经元数量设置等
; 此外还有其他诸多因素需要考虑。

因此，在时间的重要性日益凸显的情况下，在大多数公司中无法承受重复开发神经网络以有效地解决它们的问题。

NN 表示神经网络（Neural Network），ANNs 表示人工神经网络（Artificial Neural Networks），neurons 表示神经元（neurons），synapses 表示神经键（synapses），self-organizing networks 表示自我调整网络（self-organizing networks），networks modelling thermodynamic properties 表示热动态性网络模型（thermodynamic network model）。
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我不了解网格算法的相关信息，请问是否指代"grid computing"这一概念？ grid computing 已经作为一种伴随着互联网技术迅速发展的新领域出现，并且它主要关注的是为各种复杂科学运算设计的一种新型高性能计算模式。

基于互联网将分布在不同地理位置上的电脑构建出一个虚拟超级计算机，并非传统的物理连接而是通过网络实现的高度并行处理能力。其中每台作为参与运算的一台独立节点，并非单机运算而是共同构成一个庞大的运算网络系统。而整个运算系统由数以万计的这些独立节点共同构成，并非简单的物理连接而是通过网络实现的高度并行处理能力。因此这一运算模式被称为网格 computing，并非传统的物理连接而是通过网络实现的高度并行处理能力。

这种构建方式下所形成的"虚拟超级计算机"具有两个显著的优势：首先,其数据处理能力极强;其次,能够有效利用网上的闲置计算资源.

简明扼要地说，在网格体系中将整个网络系统整合为一台巨型超级计算机系统，并实现计算能力、存储能力等基础要素与数据处理能力等关键功能的全面共享。该系统能够实现对计算资源、存储资源等基础要素以及数据处理能力等关键功能的高效整合与优化配置，并通过构建统一的数据流和信息流平台促进各部分资源整合与协同运行机制构建

神经网络是什么

神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征的算法数学结构模型。这些系统依赖于其复杂的架构，在调整内部大量节点之间相互连接关系的基础上实现信息处理功能。

生物神经网络主要是指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。

人脑构成人类思维的基础结构；功能在大脑皮层得到了明确的位置；后者包含数量达到10^{11}个神经元结构；每一个神经元都通过突触连接到约10^{2}个其他神经元。

这是一门学科，在生物学领域中专门研究人脑神经网络的结构和功能以及其中所涉及的具体机制，并旨在揭示或探讨人的思维与智能活动的基本规律

人工神经网络是对生物神经系统进行高度简化的技术还原，在学科领域主要用于基于仿生学原理构建实用的人工神经网络系统并开发相应的学习算法模拟认知功能进而解决实际问题

因此可知生物神经网络的核心任务是探索人工智能的基本规律而人工神经网络则专注于实现这一规律的具体方法和技术路径扩展资料该研究领域涵盖内容丰富在多个交叉学科方向上均表现出显著的重要性特征

本研究的主要内容涵盖了以下几个关键领域：一是从生理学的角度探究神经细胞及其网络系统的基本组织架构；二是通过心理学视角分析其功能运作规律；三是结合解剖学知识深入探讨其空间分布特征；四是基于脑科学研究结果完善理论模型；最后通过病理学观察揭示其在疾病发展中的潜在作用机制。

2. 根据生物原型研究的基础上构建神经网络理论体系

3、基于理论模型研究的基础上构建具体的神经网络模型，并被用来进行计算机模拟或硬件制作；其中包含了对网络学习算法的研究。这类工作也可被称为技术model研究。

神经网络所用的计算方式主要是向量乘法运算，并且主要采用符号函数及其各种逼近方法。该方法具有良好的并行性、卓越的容错能力以及硬件可实现性等主要特点。这些优势使得其与传统计算方法在本质上有明显的区别。

参考资料：百度百科-神经网络（通信定义）

rbf神经网络算法是什么?

该算法架构由三层核心组件构成，在输入至隐层间实现了非线性映射过程，在隐层到输出层之间实施了线性转换关系；其中输入至隐层间的映射主要基于高斯核的径向基函数实现计算

RBF神经网络在处理数据运算时需要确定聚类中心点的位置参数以及隐层与输出层之间的权重参数。常用K-means聚类算法或最小二乘法对大量数据进行训练以获得聚类中心矩阵以及权值矩阵。

通常情况下，在应用最小正交二乘法时，其确定的聚类中心位置是预先设定好的，并且该方法特别适用于处理那些呈现一定规律性的数据集。相比之下，K-means聚类算法能够通过自动选择聚类中心来进行无监督分类学习，并最终建立空间映射关系。

RBF网络具有对任意非线性函数的近似能力（基于局部作用机制设计而成）。其在中心区域表现出最强的响应特性，在距离该区域越近时其响应强度越大，并且当远离该区域时其响应强度呈指数级衰减。这等同于每个神经元都负责识别特定的空间区域

该系统具备处理系统内复杂难以解析的规律性的能力，并且展现了显著的泛化能力以及高效的Learning speed.

该方法展现出较快的学习收敛速度，并已被广泛应用于非线性函数逼近、时间序列分析以及数据分类等多个领域；同时在模式识别与信息处理方面也取得了显著成果；此外，在图像处理与系统建模等方面表现同样突出；最后还被成功应用于控制技术及故障诊断等多个重要领域

当一个或多个可调节参数（如权值或阈值）对任何一个输出单元的作用都具有显著影响时，则称该类神经网络为全局逼近型神经网络。由于在每次输入样本中都需要对所有的权值进行调整以实现期望的输出结果，在实际应用中往往会导致整个学习过程效率低下。例如Backpropagation（BP）神经网络就属于此类典型的全局逼近型神经网络结构

神经网络，蛙跳法 bp发，粒子群算法属于河流算法吗

这四个均属人工智能领域内的基本算法类型。其中BP算法、BP神经网络以及神经网络均属于神经网络这一类别。从分类角度看，遗传算法可归属于进化计算这一领域。

通过模拟人类大脑神经网络的计算机制研究发现

神经网络被广泛应用于模式识别和故障诊断领域。 BP算法及其神经网络模型是对传统神经网络进行优化升级的结果。 遗传算法作为进化计算的一种代表，在模仿自然界生物种群的生存竞争机制方面具有重要作用

物种持续进化，并且仅当具备较高质量（按照最小化或最大化目标函数的标准）的个体时才可能参与下一轮繁殖。经过长期进化过程后，则会收敛至全局最优解。该算法特别适用于那些传统优化方法难以处理的复杂、高度非线性的问题，在广泛的领域内得到了应用。

差分进化、蚁群优化算法以及粒子群优化等方法均可被视为进化的范畴，并非特指某种特定的研究领域或系统。它们的主要区别在于所模仿的对象不同。

神经网络算法的人工神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）体系是在20世纪40年代之后产生的。

它是由大量可调节的神经元以及连接权参数组成的网络结构，并且具备高度并行处理能力、分布式信息存储能力以及自主组织与自我学习能力等多种特性。

BP（Back Propagation）被称为误差反向传播算法，在人工神经网络中是一种监督式的高效学习机制。

BP神经网络算法理论上可以近似表示任意函数，在其核心架构主要由非线性变换模块构成的基础上展现出强大的非线性映射性能

而且网络中间层神经元的数量以及各层神经元数目等参数可以根据实际需求进行设定，并且该系统具有很强的适应性，在优化计算、信号处理以及模式识别等多个领域都展现出良好的应用前景

该研究始自于脑神经元学说。19世纪末期，在生物及生理学领域内，“该发现是由Waldeger等人在19世纪末创建的。”人们认识到复杂的神经系统是由众多神经元共同构成的。

大脑皮层约含有数十亿个神经元；每个立方毫米内大约聚集着数万到几十万个；这些神经元通过复杂的联结形成广泛的神经网络结构；感觉器官接收来自身体内外的各种信息，并经由神经系统传递至中枢神经系统内；经过对 incoming information的分析与整合；随后通过运动神经传递指令至相关区域；以此来实现机体与内外环境的联系以及协调全身的各种机能活动。

与大多数其他细胞相似，在生物体中都具有完整的细胞膜结构以及内部包含一个完整的细胞核。然而作为神经元群体的一员它们由于其形态结构的独特性而展现出显著的不同之处这些复杂结构进一步将其划分为三个主要部分：胞体轴突以及树突。在其中包含一个完整的细胞核这些结构的主要功能是传递电信号

树状纤维主要作为输入信号的主要引线, 即用于将外部输入信号传递至胞体. 轴向纤维仅此一根. 树状纤维从胞体发出后逐渐变细, 其中整个长度的所有部位都可以与其他神经元的轴向纤维末端相互连接.

在突触部位，并未出现两个神经元直接连接的情况；它主要承担着信息传递的功能节点作用；而这两个接触面之间的距离则通常位于（15～50）×10⁻⁹米这一区间范围内；根据其功能特点的不同；突触又可划分为不同的几大类型；这些特性对应于神经元间信号传递方式的差异性。

每个神经元的突触数目均正常无异常情况出现并且最高可达10个每一处都体现出了精确控制的能力。在各个神经元之间它们之间展现出多样化的连接特性和明确的方向性这些特质赋予了大脑强大的适应能力人脑也因此具备存储记忆等功能利用成千上万甚至数十亿数量级的人工神经网络我们可以模拟出人类大脑的部分运行机制

人工神经网络主要由大量简单的基本单元即神经元通过相互连接构成。单个神经元的结构与功能相对简单然而当多个这样的神经元相互组合时所形成的系统却表现出高度复杂的特性。

人工神经网络表征了大脑的基本功能特性，并非对生物系统进行精确模拟；而是对这种系统进行模仿、简化以及抽象的过程。

相较于数字计算机而言，在构建模式和功能特征方面更为贴近人类大脑结构的人工神经网络具有显著的优势。这种计算系统不遵循预设程序逐步运算而是具备自我适应环境的能力，并能总结规律以实现特定任务的运算、识别或其他形式的控制流程。

人工神经网络必须遵循特定的学习标准来进行学习，并在此基础上才能开始工作状态的运转。为了便于理解，请参考人工神经网络识别样本中的两种情况：字母“A”和字母"B"。定义为当输入为字母"A"时, 输出结果标记为1;若输入是字母"B"则输出结果标记为0。

所以网络学习的标准应该是：如果网络执行了错误的行为，则通过学习机制使网络降低再次出现同样错误的概率。

首先设定各连接的权值为(0,1)区间内的随机数值，并将"A"对应的图像模式作为输入提供给网络系统。随后在接收该图像模式后 网络系统会对输入进行加权求和计算 并与预设的阈值进行比较判断 接着经过非线性运算处理得出最终输出结果

在这种情况下，在线分类器对输入样本进行识别时会生成两种可能的结果：一是输出标记为"1"（正确识别），二是标记为"0"（误判）。这种情况下两种结果出现的概率相等（各占50%），这表明分类器无法有效区分这两种情况。具体而言，在这种情况下若输出结果为"1"（正确识别），则会使得相关连接权重系数得到增强；从而使得当网络再次遇到"A"模式输入时能够准确识别。

若输出数值为零，则需将网络的连接权值向减少总输入加权值的方向进行微调。这样做是为了降低再次面临'A'模式输入时产生相同错误的风险。

通过适当调整操作流程，在系统中设计并实施轮番输入一定数量的手写字母样本A和B的过程中，在线学习平台会自动采集并存储数据。随后，在持续采用上述训练策略进行多次训练的基础上, 该系统预计其准确识别率会有明显提升

该说明指出该网络对这两个模式的学习已经取得了显著成效。
这种说明表明这两种模式分别以一定的分布形式存储在各连接权值中。
当该网络再次识别到其中任何一个模式时，则能够迅速做出相应的判断并实现精确识别。

通常情况下，在一个网络系统中所包含的神经单元数量越多，则其存储并识别的信息种类就越丰富。（1）人类大脑展现出强大的自我适应和自我组织能力，在后天学习与训练的过程中能够开发出多种独特的功能模块。

如盲人具有高度敏锐性；聋哑人善于借助手语进行交流与沟通；经过严格训练的运动员展现出卓越的技术水平等等。受所编程序控制的能力与知识水平直接决定了普通计算机的功能。实现智能化则需要依靠对系统运行规律进行深入研究并据此设计相应的控制程序显得尤为复杂。

人工神经网络也具有某种程度的自适应与自组织能力，在学习或训练的过程中通过调节神经元之间的连接强度以满足外界条件的需求。由于所采用的学习策略及处理的内容不同而导致其表现出不同的功能。

人工神经网络是一种具备自主学习机制的系统，在其运行过程中能够不断积累知识，并最终超越设计者所具有的初始知识水平。

一般而言，在机器学习领域中存在两类不同的训练模式：一类是具有监督性的或者说是有导师的学习方式；另一种则是完全不依赖于指导信息的无监督学习方法。
在具有 supervision的情况下（即有指导的情况下），这种情况下会基于预先定义的标准来进行分类任务或者模仿行为。
而在另一种模式下（即无 supervision的情况下），则规定的是系统的具体任务框架或者某些基本规则；在这种情况下，则系统的具体任务内容会根据其所处的环境状态（即输入信号的变化情况）而有所调整。
通过这种方式实现的目标是让系统能够自主识别并提取出环境中的关键特征及其内在规律。

（2）泛化能力表征网络对未曾经过训练的数据具备良好的理解和应用能力。尤其在面临一些带噪声的数据时，该系统表现出优异的预测性能。

(3)非线性映射能力 当系统的复杂程度较高、未知且信息量有限时，则难以通过传统的数值分析和偏微分方程等手段来构建精确化的数学模型。在这种情况下, 神经网络展现出其优势, 它无需深入理解系统的机制, 却能够实现输入与输出之间的映射关系, 这一特点使得其在简化复杂系统设计方面具有显著的优势, 从而显著降低了设计难度。

高度的并行性和其是否具有一定的争议性？承认其具备一定争议性的理由：神经网络作为基于人脑构建的数学模型。因为人类能够同时执行多项任务，在功能模拟的角度上来看，神经网络应该具备很强的并行能力。

多年以来人类从医学生物学哲学信息学计算机科学认知学组织协同学等多个学科领域试图探索和解决这一问题。

在探索解决此类问题的过程中（此处省略若干字），经过长期研究积累与创新融合后逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域，并被称为"神经网络"。该研究不仅涉及多个交叉领域的知识体系（此处省略若干字），而且通过不断融合促进各领域的共同发展与进步

不同领域的科学家也基于各自学科的独特兴趣与专长出发，并关注并提出一系列具有独特性的研究问题，并以多维度的角度展开探究。

下面将人工神经网络与典型的计算机工作功能进行对比分析：从传输速率的角度来看，在信息传递效率上存在显著差异。人工神经网络中的神经元之间的信号传递速率要远低于后者（即计算机），而后者（即计算机）的工作频率通常达到数百兆赫。

但是，在这种情况下（人脑），它是由大量并行和串行处理机制协同工作构成的一个复杂系统。因此，在多数情况下能够迅速进行判断、决策以及处理相关信息；而相比之下，则显示出显著的技术优势。

人工神经网络的基本结构模拟人脑运行机制，并具备高度的并行计算能力。其信息存储机制主要体现在通过突触强度的变化来实现信息量的调节存储过程；同时将存储区域与传统计算机区域进行有机整合。

尽管人脑每天会遭受数量可观的神经细胞死亡（平均每天大约损失一千个左右），但这并不会影响正常的思维功能。

普通的计算机拥有相互独立的存储设备和处理器，在知识存储与数据计算之间并无直接联系。唯有通过编写相应的程序才能使它们实现信息传递。这种信息传递的能力不会超出编程人员所预期的能力范围。即使电路组件发生故障或者在程序中存在细微错误也可能导致系统严重崩溃。

神经科学者及认知科学领域的研究者旨在探究大脑如何处理、存储与检索信息的机制，并深入理解其基本运作规律。他们致力于构建对认知过程本质特征的认知模型。

生物学、医学与脑科学研究者致力于通过神经网络探究推动脑科学向定量化、精确化与理论化体系发展，并期望临床医学迎来新突破；信息处理与计算机科学家在其研究领域追求探索能够有效解决当前无法解决或极为困难的问题的同时开发出更能模拟人脑功能的新一代人工智能系统。

人工神经网络相关研究领域的起源可追溯至20世纪40年代。按时间发展脉络,从重要人物及其在各个领域的突出贡献或某一关键领域的重要突破入手,简述人工神经网络的发展历程

于1943年, 心理及逻辑学家W·Mcculloch与数理及逻辑学家W·Pitts基于对神经元基本特性的深入分析与总结, 首先提出了神经元的数学模型。该模型自提出以来便被沿用至今, 并在其领域的发展中发挥着关键作用。

从而被公认为人工神经网络研究领域的先驱性人物。1945年由冯·诺依曼指挥的设计团队首次实现了存储程序式的电子计算机制造，并标志着人类历史上第一个真正意义的通用电子计算机时代的开始。

1948年，在他的研究工作中他进行了人脑结构与存储程序式计算机本质差异的分析，并提出了基于简单神经元构建的可自生再生自动机网络模型。

然而，在指令存储式计算机技术发展速度极快的背景下（背景），他被迫放弃了神经网络研究的新途径（新途径），并继续投身于指令存储式计算机技术的研究（研究），在这一领域上取得了重大成就（成就）。

尽管冯·诺依曼的名字与其在普通计算机领域的紧密关联而闻名，但他却在人工神经网络研究领域同样具有先驱性地位。F·Rosenblatt于20世纪50年代末开发制造了"感知机"作为早期的人工神经网络模型。这种结构为后来的人工智能发展奠定了基础。

这项工作开创性地将人工神经网络的研究从理论探讨真正投入工程应用中。在那个时期，世界上许多实验室仿效制作感知机，并将其分别应用于包括但不限于文字字符识别、语音字符识别、声纳信号识别以及学习记忆能力的各个方面。

但是，在经历了研究热潮之后不久

60年代末期时，人工神经网络研究陷入了一个瓶颈阶段。与此同时，在这一时期的早期阶段,Widrow提出了一种自适应线性元件网络模型,这种模型基于连续数值输入并通过加权求和实现阈值判断功能.随着时间推移,以此为基础逐渐演进与扩展后形成了非线性多层自适应神经网络.

在当时情况下，“这些工作虽然没有明确标注神经网络名称，但实质上就是一种人工神经网络模型。”随着研究者对感知机兴趣的逐渐下降，“神经网络的研究陷入了长期停滞的状态。”

上世纪八十年代初期,模拟与数字相结合的超大规模集成电路制造技术达到了一个新的高度,实现了实际应用;与此同时,在某些领域中,数字计算机的发展仍面临挑战.这种背景下,转向人工神经网络寻求突破的机会已经到来.

美国物理学家Hopfield在1982年和1984年先后在美国科学院院刊上发表了两篇重要文章，在神经网络研究领域引起了广泛的关注和深入探讨。这些研究不仅重新确认了神经网络的理论价值，并且揭示了其实现应用的可能性逐渐显现。

随后不久，在Hopfield提出方法之后不久的一段时间内（随后），众多学者与研究者围绕这一方法展开了系统而深入的研究工作（随后），这一系列研究活动最终催生了80年代中期人工神经网络研究的热潮（随后）。

1985年, Ackley,Hinton与Sejnowski将模拟退火算法应用于神经网络的训练过程中,并成功地开发了一种称为Boltzmann机的模型.该算法通过具备跳出局部最优的能力而展现出良好的优化性能,然而其训练所需的时间较长.

1986年, Rumelhart与Hinton和Williams三人首次提出了一种称为BP的学习机制, 其基础是多层前向结构的学习方法. 该方法不仅通过理论层面论证了其有效性和可靠性, 而且为神经网络领域奠定了重要理论基础. 从研究方法论的角度来看,这一创新性的研究工作标志着人工智能发展的重要里程碑.

1988年, Broomhead和Lowe首次提出了径向基网络: RBF网络.总体来说,神经网络经历了经过一段起伏之后的跌宕起伏的过程,走向了新的高度.