什么是人工神經網絡(Artificial Neural Network)？

人工神經網絡是一種試圖模仿人腦的計算機技術的名稱。人工神經網絡或人工神經網絡包括模擬神經元和試圖重現大腦功能的刺激物。這種廣泛的軟件和設備使用神經算法模型來創建決策規劃者希望的過程能夠與人類的思維過程...

人工神經網絡是一種試圖模仿人腦的計算機技術的名稱。人工神經網絡或人工神經網絡包括模擬神經元和試圖重現大腦功能的刺激物。這種廣泛的軟件和設備使用神經算法模型來創建決策規劃者希望的過程能夠與人類的思維過程緊密地模擬。人工神經網絡代表了過去幾十年中計算機相對原始思想的一大進步。

人工神經網絡試著模仿人腦。神經網絡軟件傳統上被應用于游戲和其他涉及到相對計算的人類思維的任務。從更具生物物理意義的角度來看，神經網絡是基于對大腦神經元如何溝通和傳遞信息的研究。神經網絡的應用包括各種功能的相互作用，在這里，工程師們通過觀察總的生產輸出來了解這些人工神經網絡系統是如何有效地模仿人類思維的。人工神經網絡的各種"實際應用"包括回歸分析、函數逼近、機器人學和一般數據處理各種類型的人工神經網絡已經被開發用于不同的研究規定，它們使用不同的學習模型，如有監督的、無監督的或強化的學習神經網絡的類型包括單向前饋神經網絡、徑向基函數或RBF網絡、Kohonen自組織網絡，甚至還有模塊化神經網絡，其中較大的網絡由幾個小的網絡組成應用于人工神經網絡的新結構通常被稱為"機器委員會"，在決策建模過程中，各種網絡結構各自提供自己的"投票"或"意見"。這有時也被稱為聯想神經網絡或ASNN。這類研究的好處在于相信人工神經網絡能以類似于人工神經網絡所提供的個體決策模型的方式來幫助對人類群體決策或其他復雜模型進行建模的工程師。人工神經網絡經常使用這一原理被稱為"模糊邏輯"。"模糊"一詞用來描述數據或知識中的任何空白。神經網絡通常能夠通過有根據的猜測和統計預測來彌補一些數據或知識的差距，這與傳統上與電子決策相關聯的嚴格的"是或否"二元邏輯形成鮮明對比。克服模糊邏輯有助于神經網絡在模擬中提供更好的結果。利用先前研究的積木，具有人工神經網絡經驗的規劃師和工程師正在不斷增強這些工具能做些什么，以推動我們對自己大腦的知識邊界。

發表于 2020-07-31 09:04
閱讀 ( 785 )
分類：電腦網絡

什么是人工神經網絡(Artificial Neural Network)？

你可能感興趣的文章

相關問題

0 條評論

作家榜 ?

推薦文章