人工神经网络算法的概念学习方法应用实例等资料概述

未知 2018-10-16 16:31:18 0评

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  人工神经 网络(Artificial Neural Network,即ANN) 可以概括的定义为:

  由大量具有适应性的处理元素(神经元)组成的广泛并行互联网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应,是模拟人工智能的一条重要途径。人工神经网络与人脑相似性主要表现在:

  ①神经网络获取的知识是从外界环境学习得来的;

  ②各神经元的连接权,即突触权值,用于储存获取的知识。

  神经元是神经网络的基本处理单元,它是神经网络的设计基础。神经元是以生物的神经系统的神经细胞为基础的生物模型。在人们对生物神经系统进行研究,以探讨人工智能的机制时,把神经元数学化,从而产生了神经元数学模型。因此,要了解人工神经模型就必须先了解生物神经元模型。

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