图解神经网络的基本原理,神经网络基本结构说明

人工神经网络的基本组成是什么啊

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

人工神经元网络的拓扑结构主要有哪几种？谢谢大侠~~~

神经网络的拓扑结构包括网络层数、各层神经元数量以及各神经元之间相互连接的方式写作猫。人工神经网络的模型从其拓扑结构角度去看，可分为层次型和互连型。

层次型模型是将神经网络分为输入层（InputLayer）、隐层（HiddenLayer）和输出层（OutputLayer），各层顺序连接。

其中，输入层神经元负责接收来自外界的输入信息，并将其传递给隐层神经元。隐层负责神经网络内部的信息处理、信息变换。通常会根据变换的需要，将隐层设计为一层或多层。

扩展资料：人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。

人工神经网络采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实时学习的特点。

参考资料来源：百度百科-人工神经网络。

神经网络原理及应用

神经网络原理及应用1.什么是神经网络？神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法。

这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

人类的神经网络2.神经网络基础知识构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式功能：进行信息的并行处理和非线性转化特点：比较轻松地实现非线性映射过程，具有大规模的计算能力神经网络的本质：神经网络的本质就是利用计算机语言模拟人类大脑做决定的过程。

3.生物神经元结构4.神经元结构模型xj为输入信号，θi为阈值，wij表示与神经元连接的权值，yi表示输出值判断xjwij是否大于阈值θi5.什么是阈值？

临界值。神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阈值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。

6.几种代表性的网络模型单层前向神经网络——线性网络阶跃网络多层前向神经网络（反推学习规则即BP神经网络）Elman网络、Hopfield网络、双向联想记忆网络、自组织竞争网络等等7.神经网络能干什么？

运用这些网络模型可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。因此，神经网络广泛应用于人工智能、自动控制、机器人、统计学等领域的信息处理中。

虽然神经网络的应用很广，但是在具体的使用过程中到底应当选择哪种网络结构比较合适是值得考虑的。这就需要我们对各种神经网络结构有一个较全面的认识。8.神经网络应用。

人工神经网络评价法

人工神经元是人工神经网络的基本处理单元，而人工智能的一个重要组成部分又是人工神经网络。人工神经网络是模拟生物神经元系统的数学模型，接受信息主要是通过神经元来进行的。

首先，人工神经元利用连接强度将产生的信号扩大；然后，接收到所有与之相连的神经元输出的加权累积；最后，将神经元与加权总和一一比较，当比阈值大时，则激活人工神经元，信号被输送至与它连接的上一层的神经元，反之则不行。

人工神经网络的一个重要模型就是反向传播模型(Back-PropagationModel)(简称BP模型)。

对于一个拥有n个输入节点、m个输出节点的反向传播网络，可将输入到输出的关系看作n维空间到m维空间的映射。由于网络中含有大量非线性节点，所以可具有高度非线性。

(一)神经网络评价法的步骤利用神经网络对复垦潜力进行评价的目的就是对某个指标的输入产生一个预期的评价结果，在此过程中需要对网络的连接弧权值进行不断的调整。(1)初始化所有连接弧的权值。

为了保证网络不会出现饱和及反常的情况，一般将其设置为较小的随机数。(2)在网络中输入一组训练数据，并对网络的输出值进行计算。

(3)对期望值与输出值之间的偏差进行计算，再从输出层逆向计算到第一隐含层，调整各条弧的权值，使其往减少该偏差的方向发展。

(4)重复以上几个步骤，对训练集中的各组训练数据反复计算，直至二者的偏差达到能够被认可的程度为止。(二)人工神经网络模型的建立(1)确定输入层个数。

根据评价对象的实际情况，输入层的个数就是所选择的评价指标数。(2)确定隐含层数。

通常最为理想的神经网络只具有一个隐含层，输入的信号能够被隐含节点分离，然后组合成新的向量，其运算快速，可让复杂的事物简单化，减少不必要的麻烦。(3)确定隐含层节点数。

按照经验公式：灾害损毁土地复垦式中：j——隐含层的个数；n——输入层的个数；m——输出层的个数。人工神经网络模型结构如图5-2。

图5-2人工神经网络结构图(据周丽晖，2004)(三)人工神经网络的计算输入被评价对象的指标信息(X1，X2，X3，…，Xn)，计算实际输出值Yj。

灾害损毁土地复垦比较已知输出与计算输出，修改K层节点的权值和阈值。灾害损毁土地复垦式中：wij——K-1层结点j的连接权值和阈值；η——系数(0＜η＜1)；Xi——结点i的输出。

输出结果：Cj＝yj(1-yj)(dj-yj)(5-21)式中：yj——结点j的实际输出值；dj——结点j的期望输出值。

因为无法对隐含结点的输出进行比较，可推算出：灾害损毁土地复垦式中：Xj——结点j的实际输出值。

它是一个轮番代替的过程，每次的迭代都将W值调整，这样经过反复更替，直到计算输出值与期望输出值的偏差在允许值范围内才能停止。

利用人工神经网络法对复垦潜力进行评价，实际上就是将土地复垦影响评价因子与复垦潜力之间的映射关系建立起来。

只要选择的网络结构合适，利用人工神经网络函数的逼近性，就能无限接近上述映射关系，所以采用人工神经网络法进行灾毁土地复垦潜力评价是适宜的。

(四)人工神经网络方法的优缺点人工神经网络方法与其他方法相比具有如下优点：(1)它是利用最优训练原则进行重复计算，不停地调试神经网络结构，直至得到一个相对稳定的结果。

所以，采取此方法进行复垦潜力评价可以消除很多人为主观因素，保证了复垦潜力评价结果的真实性和客观性。(2)得到的评价结果误差相对较小，通过反复迭代减少系统误差，可满足任何精度要求。

(3)动态性好，通过增加参比样本的数量和随着时间不断推移，能够实现动态追踪比较和更深层次的学习。

(4)它以非线性函数为基础，与复杂的非线性动态经济系统更贴近，能够更加真实、更为准确地反映出灾毁土地复垦潜力，比传统评价方法更适用。

但是人工神经网络也存在一定的不足：(1)人工神经网络算法是采取最优化算法，通过迭代计算对连接各神经元之间的权值不断地调整，直到达到全局最优化。

但误差曲面相当复杂，在计算过程中一不小心就会使神经网络陷入局部最小点。

(2)误差通过输出层逆向传播，隐含层越多，逆向传播偏差在接近输入层时就越不准确，评价效率在一定程度上也受到影响，收敛速度不及时的情况就容易出现，从而造成个别区域的复垦潜力评价结果出现偏离。

卷积神经网络结构基本单元层有哪些？

。

输入层：输出特征矩阵卷积层：进行卷积运算池化层：进行pooling缩小维度中间激活层：可有可无，一般为ReLU类的计算简单的激活函数对特征值修正这里卷积层、池化层、中间激活层可以重复全连接层：将特征矩阵集合向量化最后激活层：将向量化特征转换成标签。

如何画出神经网络的结构图

人工神经网络的知识表示形式和推理机制

神经网络有多种分类方式，例如，按网络性能可分为连续型与离散型网络，确定型与随机型网络:按网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络。本章土要简介前向神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络。

前向神经网络是数据挖掘中广为应用的一种网络，其原理或算法也是很多神经网络模型的基础。径向基函数神经网络就是一种前向型神经网络。Hopfield神经网络是反馈网络的代表。

Hvpfi}ld网络的原型是一个非线性动力学系统，目前，已经在联想记忆和优化计算中得到成功应用。基本特征非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。

人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。

一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。

以上内容参考：百度百科-人工神经网络。