發布日期：2022-04-20 點擊率：68
神經網絡模型是深度學習中需要考慮的，學習深度學習方向的朋友對神經網絡模型都有一些了解。為增進大家對神經網絡模型的認識，本文將對神經網絡模型以及神經網絡模型的機理結構予以介紹。如果你對神經網絡模型具有興趣，不妨繼續往下閱讀哦。
模擬人類實際神經網絡的數學方法問世以來，人們已慢慢習慣了把這種人工神經網絡直接稱為神經網絡。神經網絡在系統辨識、模式識別、智能控制等領域有著廣泛而吸引人的前景，特別在智能控制中，人們對神經網絡的自學習功能尤其感興趣，并且把神經網絡這一重要特點看作是解決自動控制中控制器適應能力這個難題的關鍵鑰匙之一。
神經網絡(Neural Networks,NN)是由大量的、簡單的處理單元(稱為神經元)廣泛地互相連接而形成的復雜網絡系統，它反映了人腦功能的許多基本特征，是一個高度復雜的非線性動力學習系統。神經網絡具有大規模并行、分布式存儲和處理、自組織、自適應和自學能力，特別適合處理需要同時考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題。神經網絡的發展與神經科學、數理科學、認知科學、計算機科學、人工智能、信息科學、控制論、機器人學、微電子學、心理學、光計算、分子生物學等有關，是一門新興的邊緣交叉學科。
神經網絡的基礎在于神經元。
神經元是以生物神經系統的神經細胞為基礎的生物模型。在人們對生物神經系統進行研究，以探討人工智能的機制時，把神經元數學化，從而產生了神經元數學模型。
大量的形式相同的神經元連結在—起就組成了神經網絡。神經網絡是一個高度非線性動力學系統。雖然，每個神經元的結構和功能都不復雜，但是神經網絡的動態行為則是十分復雜的;因此，用神經網絡可以表達實際物理世界的各種現象。
神經網絡模型是以神經元的數學模型為基礎來描述的。人工神經網絡(ArtificialNuearlNewtokr)s,是對人類大腦系統的一階特性的一種描。簡單地講,它是一個數學模型。神經網絡模型由網絡拓撲.節點特點和學習規則來表示。神經網絡對人們的巨大吸引力主要在下列幾點：
1.并行分布處理。
2.高度魯棒性和容錯能力。
3.分布存儲及學習能力。
4.能充分逼近復雜的非線性關系。
在控制領域的研究課題中，不確定性系統的控制問題長期以來都是控制理論研究的中心主題之一，但是這個問題一直沒有得到有效的解決。利用神經網絡的學習能力，使它在對不確定性系統的控制過程中自動學習系統的特性，從而自動適應系統隨時間的特性變異，以求達到對系統的最優控制;顯然這是一種十分振奮人心的意向和方法。
人工神經網絡的模型現在有數十種之多，應用較多的典型的神經網絡模型包括BP神經網絡、Hopfield網絡、ART網絡和Kohonen網絡。
神經網絡的基本組成單元是神經元，在數學上的神經元模型是和在生物學上的神經細胞對應的。或者說，人工神經網絡理論是用神經元這種抽象的數學模型來描述客觀世界的生物細胞的。
很明顯，生物的神經細胞是神經網絡理論誕生和形成的物質基礎和源泉。這樣，神經元的數學描述就必須以生物神經細胞的客觀行為特性為依據。因此，了解生物神經細胞的行為特性就是一件十分重要而必須的事了。
神經網絡的拓樸結構也是以生物學解剖中神經細胞互連的方式為依據的。對神經細胞相互作用情況的揭露也是十分重要的。
神經元是神經網絡基本元素。只有了解神經元才能認識神經網絡的本質。在這一節介紹神經元的生物學解剖，信息的處理與傳遞方式，工作功能以及其數學模型。
以上便是此次小編帶來的神經網絡模型相關內容，通過本文，希望大家對神經網絡模型以及神經網絡模型的機理結構具備一定的了解。如果你喜歡本文，不妨持續關注我們網站哦，小編將于后期帶來更多精彩內容。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!
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