人工神經網絡的基本特征

人工神經網絡是由大量處理單元互聯組成的非線性、自適應信息處理系統。它是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的，試圖通過模擬大腦神經網絡處理、記憶信息的方式進行信息處理。

人工神經網絡具有四個基本特征：（1）非線性非線性關系是自然界的普遍特性。大腦的智慧就是一種非線性現象。人工神經元處于激活或抑制二種不同的狀態，這種行為在數學上表現為一種非線性關系。

具有閾值的神經元構成的網絡具有更好的性能，可以提高容錯性和存儲容量。（2）非局限性一個神經網絡通常由多個神經元廣泛連接而成。

一個系統的整體行為不僅取決于單個神經元的特征，而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過單元之間的大量連接模擬大腦的非局限性。聯想記憶是非局限性的典型例子。

（3）非常定性人工神經網絡具有自適應、自組織、自學習能力。神經網絡不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時，非線性動力系統本身也在不斷變化。經常采用迭代過程描寫動力系統的演化過程。

（4）非凸性一個系統的演化方向，在一定條件下將取決于某個特定的狀態函數。例如能量函數，它的極值相應于系統比較穩定的狀態。

非凸性是指這種函數有多個極值，故系統具有多個較穩定的平衡態，這將導致系統演化的多樣性。人工神經網絡中，神經元處理單元可表示不同的對象，例如特征、字母、概念，或者一些有意義的抽象模式。

網絡中處理單元的類型分為三類：輸入單元、輸出單元和隱單元。輸入單元接受外部世界的信號與數據；輸出單元實現系統處理結果的輸出；隱單元是處在輸入和輸出單元之間，不能由系統外部觀察的單元。

神經元間的連接權值反映了單元間的連接強度，信息的表示和處理體現在網絡處理單元的連接關系中。

人工神經網絡是一種非程序化、適應性、大腦風格的信息處理，其本質是通過網絡的變換和動力學行為得到一種并行分布式的信息處理功能，并在不同程度和層次上模仿人腦神經系統的信息處理功能。

它是涉及神經科學、思維科學、人工智能、計算機科學等多個領域的交叉學科。

人工神經網絡是并行分布式系統，采用了與傳統人工智能和信息處理技術完全不同的機理，克服了傳統的基于邏輯符號的人工智能在處理直覺、非結構化信息方面的缺陷，具有自適應、自組織和實時學習的特點。

谷歌人工智能寫作項目：神經網絡偽原創

神經網絡是什么

神經網絡是一種模仿動物神經網絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數學模型文案狗。這種網絡依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。

生物神經網絡主要是指人腦的神經網絡，它是人工神經網絡的技術原型。

人腦是人類思維的物質基礎，思維的功能定位在大腦皮層，后者含有大約10^11個神經元，每個神經元又通過神經突觸與大約103個其它神經元相連，形成一個高度復雜高度靈活的動態網絡。

作為一門學科，生物神經網絡主要研究人腦神經網絡的結構、功能及其工作機制，意在探索人腦思維和智能活動的規律。

人工神經網絡是生物神經網絡在某種簡化意義下的技術復現，作為一門學科，它的主要任務是根據生物神經網絡的原理和實際應用的需要建造實用的人工神經網絡模型，設計相應的學習算法，模擬人腦的某種智能活動，然后在技術上實現出來用以解決實際問題。

因此，生物神經網絡主要研究智能的機理；人工神經網絡主要研究智能機理的實現，兩者相輔相成。擴展資料：神經網絡的研究內容相當廣泛，反映了多學科交叉技術領域的特點。

主要的研究工作集中在以下幾個方面：1、生物原型從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等方面研究神經細胞、神經網絡、神經系統的生物原型結構及其功能機理。

2、建立模型根據生物原型的研究，建立神經元、神經網絡的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。

3、算法在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網絡模型，以實現計算機模擬或準備制作硬件，包括網絡學習算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。

神經網絡用到的算法就是向量乘法，并且廣泛采用符號函數及其各種逼近。并行、容錯、可以硬件實現以及自我學習特性，是神經網絡的幾個基本優點，也是神經網絡計算方法與傳統方法的區別所在。

參考資料：百度百科-神經網絡（通信定義）

什么是神經網絡

神經網絡可以指向兩種，一個是生物神經網絡，一個是人工神經網絡。生物神經網絡：一般指生物的大腦神經元，細胞，觸點等組成的網絡，用于產生生物的意識，幫助生物進行思考和行動。

人工神經網絡（ArtificialNeuralNetworks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網絡（NNs）或稱作連接模型（ConnectionModel），它是一種模仿動物神經網絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數學模型。

這種網絡依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。人工神經網絡：是一種應用類似于大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型。

在工程與學術界也常直接簡稱為“神經網絡”或類神經網絡。

深度學習中什么是人工神經網絡？

。

人工神經網絡（ArtificialNeuralNetwork，即ANN）是從信息處理角度對人腦神經元網絡進行抽象，是20世紀80年代以來人工智能領域興起的研究熱點，其本質是一種運算模型，由大量的節點（或稱神經元）之間相互聯接構成，在模式識別、智能機器人、自動控制、生物、醫學、經濟等領域已成功地解決了許多現代計算機難以解決的實際問題，表現出了良好的智能特性。

人工神經網絡是由大量處理單元互聯組成的非線性、自適應信息處理系統，它是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的，試圖通過模擬大腦神經網絡處理、記憶信息的方式進行信息處理。

人工神經網絡具有四個基本特征：（1）非線性–非線性關系是自然界的普遍特性，人工神經元處于激活或抑制二種不同的狀態，這種行為在數學上表現為一種非線性人工神經網絡關系。

具有閾值的神經元構成的網絡具有更好的性能，可以提高容錯性和存儲容量。（2）非局限性–一個神經網絡通常由多個神經元廣泛連接而成。

一個系統的整體行為不僅取決于單個神經元的特征，而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過單元之間的大量連接模擬大腦的非局限性。聯想記憶是非局限性的典型例子。

（3）非常定性–人工神經網絡具有自適應、自組織、自學習能力。神經網絡不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時，非線性動力系統本身也在不斷變化。經常采用迭代過程描寫動力系統的演化過程。

（4）非凸性–一個系統的演化方向，在一定條件下將取決于某個特定的狀態函數。例如能量函數，它的極值相應于系統比較穩定的狀態。

非凸性是指這種函數有多個極值，故系統具有多個較穩定的平衡態，這將導致系統演化的多樣性。人工神經網絡中，神經元處理單元可表示不同的對象，例如特征、字母、概念，或者一些有意義的抽象模式。

網絡中處理單元的類型分為三類：輸入單元、輸出單元和隱單元。輸入單元接受外部世界的信號與數據；輸出單元實現系統處理結果的輸出；隱單元是處在輸入和輸出單元之間，不能人工神經網絡由系統外部觀察的單元。

神經元間的連接權值反映了單元間的連接強度，信息的表示和處理體現在網絡處理單元的連接關系中。

總結:人工神經網絡是一種非程序化、適應性、大腦風格的信息處理，其本質是通過網絡的變換和動力學行為得到一種并行分布式的信息處理功能，并在不同程度和層次上模仿人腦神經系統的信息處理功能。

如何簡單形象又有趣地講解神經網絡是什么？

神經網絡最重要的用途是分類，為了讓大家對分類有個直觀的認識，咱們先看幾個例子：垃圾郵件識別：現在有一封電子郵件，把出現在里面的所有詞匯提取出來，送進一個機器里，機器需要判斷這封郵件是否是垃圾郵件。

疾病判斷：病人到醫院去做了一大堆肝功、尿檢測驗，把測驗結果送進一個機器里，機器需要判斷這個病人是否得病，得的什么病。

貓狗分類：有一大堆貓、狗照片，把每一張照片送進一個機器里，機器需要判斷這幅照片里的東西是貓還是狗。這種能自動對輸入的東西進行分類的機器，就叫做分類器。分類器的輸入是一個數值向量，叫做特征（向量）。

在第一個例子里，分類器的輸入是一堆0、1值，表示字典里的每一個詞是否在郵件中出現，比如向量(1,1,0,0,0……)就表示這封郵件里只出現了兩個詞abandon和abnormal；第二個例子里，分類器的輸入是一堆化驗指標；第三個例子里，分類器的輸入是照片，假如每一張照片都是320*240像素的紅綠藍三通道彩色照片，那么分類器的輸入就是一個長度為320*240*3=230400的向量。

分類器的輸出也是數值。

第一個例子中，輸出1表示郵件是垃圾郵件，輸出0則說明郵件是正常郵件；第二個例子中，輸出0表示健康，輸出1表示有甲肝，輸出2表示有乙肝，輸出3表示有餅干等等；第三個例子中，輸出0表示圖片中是狗，輸出1表示是貓。

分類器的目標就是讓正確分類的比例盡可能高。一般我們需要首先收集一些樣本，人為標記上正確分類結果，然后用這些標記好的數據訓練分類器，訓練好的分類器就可以在新來的特征向量上工作了。

神經網絡的特點

不論何種類型的人工神經網絡，它們共同的特點是，大規模并行處理，分布式存儲，彈性拓撲，高度冗余和非線性運算。因而具有很髙的運算速度，很強的聯想能力，很強的適應性，很強的容錯能力和自組織能力。

這些特點和能力構成了人工神經網絡模擬智能活動的技術基礎，并在廣闊的領域獲得了重要的應用。

例如，在通信領域，人工神經網絡可以用于數據壓縮、圖像處理、矢量編碼、差錯控制（糾錯和檢錯編碼）、自適應信號處理、自適應均衡、信號檢測、模式識別、ATM流量控制、路由選擇、通信網優化和智能網管理等等。

人工神經網絡的研究已與模糊邏輯的研究相結合，并在此基礎上與人工智能的研究相補充，成為新一代智能系統的主要方向。

這是因為人工神經網絡主要模擬人類右腦的智能行為而人工智能主要模擬人類左腦的智能機理，人工神經網絡與人工智能有機結合就能更好地模擬人類的各種智能活動。

新一代智能系統將能更有力地幫助人類擴展他的智力與思維的功能，成為人類認識和改造世界的聰明的工具。因此，它將繼續成為當代科學研究重要的前沿。

人工神經網絡的定義，詳細說明

人工神經網絡（ArtificialNeuralNetworks,ANN），一種模范動物神經網絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數學模型。

這種網絡依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。

人工神經網絡具有自學習和自適應的能力，可以通過預先提供的一批相互對應的輸入－輸出數據，分析掌握兩者之間潛在的規律，最終根據這些規律，用新的輸入數據來推算輸出結果，這種學習分析的過程被稱為“訓練”。

（引自《環球科學》2007年第一期《神經語言：老鼠胡須下的秘密》）概念由大量處理單元互聯組成的非線性、自適應信息處理系統。

它是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的，試圖通過模擬大腦神經網絡處理、記憶信息的方式進行信息處理。人工神經網絡具有四個基本特征：（1）非線性非線性關系是自然界的普遍特性。

大腦的智慧就是一種非線性現象。人工神經元處于激活或抑制二種不同的狀態，這種行為在數學上表現為一種非線性關系。具有閾值的神經元構成的網絡具有更好的性能，可以提高容錯性和存儲容量。

（2）非局限性一個神經網絡通常由多個神經元廣泛連接而成。一個系統的整體行為不僅取決于單個神經元的特征，而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過單元之間的大量連接模擬大腦的非局限性。

聯想記憶是非局限性的典型例子。（3）非常定性人工神經網絡具有自適應、自組織、自學習能力。神經網絡不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時，非線性動力系統本身也在不斷變化。

經常采用迭代過程描寫動力系統的演化過程。（4）非凸性一個系統的演化方向，在一定條件下將取決于某個特定的狀態函數。例如能量函數，它的極值相應于系統比較穩定的狀態。

非凸性是指這種函數有多個極值，故系統具有多個較穩定的平衡態，這將導致系統演化的多樣性。人工神經網絡中，神經元處理單元可表示不同的對象，例如特征、字母、概念，或者一些有意義的抽象模式。

網絡中處理單元的類型分為三類：輸入單元、輸出單元和隱單元。輸入單元接受外部世界的信號與數據；輸出單元實現系統處理結果的輸出；隱單元是處在輸入和輸出單元之間，不能由系統外部觀察的單元。

神經元間的連接權值反映了單元間的連接強度，信息的表示和處理體現在網絡處理單元的連接關系中。

人工神經網絡是一種非程序化、適應性、大腦風格的信息處理，其本質是通過網絡的變換和動力學行為得到一種并行分布式的信息處理功能，并在不同程度和層次上模仿人腦神經系統的信息處理功能。

它是涉及神經科學、思維科學、人工智能、計算機科學等多個領域的交叉學科。

人工神經網絡是并行分布式系統，采用了與傳統人工智能和信息處理技術完全不同的機理，克服了傳統的基于邏輯符號的人工智能在處理直覺、非結構化信息方面的缺陷，具有自適應、自組織和實時學習的特點。

歷史沿革1943年，心理學家W.S.McCulloch和數理邏輯學家W.Pitts建立了神經網絡和數學模型，稱為MP模型。

他們通過MP模型提出了神經元的形式化數學描述和網絡結構方法，證明了單個神經元能執行邏輯功能，從而開創了人工神經網絡研究的時代。1949年，心理學家提出了突觸聯系強度可變的設想。

60年代，人工神經網絡的到了進一步發展，更完善的神經網絡模型被提出，其中包括感知器和自適應線性元件等。

M.Minsky等仔細分析了以感知器為代表的神經網絡系統的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron》一書，指出感知器不能解決高階謂詞問題。

他們的論點極大地影響了神經網絡的研究，加之當時串行計算機和人工智能所取得的成就，掩蓋了發展新型計算機和人工智能新途徑的必要性和迫切性，使人工神經網絡的研究處于低潮。

在此期間，一些人工神經網絡的研究者仍然致力于這一研究，提出了適應諧振理論（ART網）、自組織映射、認知機網絡，同時進行了神經網絡數學理論的研究。以上研究為神經網絡的研究和發展奠定了基礎。

1982年，美國加州工學院物理學家J.J.Hopfield提出了Hopfield神經網格模型，引入了“計算能量”概念，給出了網絡穩定性判斷。

1984年，他又提出了連續時間Hopfield神經網絡模型，為神經計算機的研究做了開拓性的工作，開創了神經網絡用于聯想記憶和優化計算的新途徑，有力地推動了神經網絡的研究，1985年，又有學者提出了波耳茲曼模型，在學習中采用統計熱力學模擬退火技術，保證整個系統趨于全局穩定點。

1986年進行認知微觀結構地研究，提出了并行分布處理的理論。

人工神經網絡的研究受到了各個發達國家的重視，美國國會通過決議將1990年1月5日開始的十年定為“腦的十年”，國際研究組織號召它的成員國將“腦的十年”變為全球行為。

在日本的“真實世界計算（RWC）”項目中，人工智能的研究成了一個重要的組成部分。基本內容人工神經網絡模型主要考慮網絡連接的拓撲結構、神經元的特征、學習規則等。

目前，已有近40種神經網絡模型，其中有反傳網絡、感知器、自組織映射、Hopfield網絡、波耳茲曼機、適應諧振理論等。

根據連接的拓撲結構，神經網絡模型可以分為：（1）前向網絡網絡中各個神經元接受前一級的輸入，并輸出到下一級，網絡中沒有反饋，可以用一個有向無環路圖表示。

這種網絡實現信號從輸入空間到輸出空間的變換，它的信息處理能力來自于簡單非線性函數的多次復合。網絡結構簡單，易于實現。反傳網絡是一種典型的前向網絡。

（2）反饋網絡網絡內神經元間有反饋，可以用一個無向的完備圖表示。這種神經網絡的信息處理是狀態的變換，可以用動力學系統理論處理。系統的穩定性與聯想記憶功能有密切關系。

Hopfield網絡、波耳茲曼機均屬于這種類型。學習是神經網絡研究的一個重要內容，它的適應性是通過學習實現的。根據環境的變化，對權值進行調整，改善系統的行為。

由Hebb提出的Hebb學習規則為神經網絡的學習算法奠定了基礎。Hebb規則認為學習過程最終發生在神經元之間的突觸部位，突觸的聯系強度隨著突觸前后神經元的活動而變化。

在此基礎上，人們提出了各種學習規則和算法，以適應不同網絡模型的需要。

有效的學習算法，使得神經網絡能夠通過連接權值的調整，構造客觀世界的內在表示，形成具有特色的信息處理方法，信息存儲和處理體現在網絡的連接中。

根據學習環境不同，神經網絡的學習方式可分為監督學習和非監督學習。

在監督學習中，將訓練樣本的數據加到網絡輸入端，同時將相應的期望輸出與網絡輸出相比較，得到誤差信號，以此控制權值連接強度的調整，經多次訓練后收斂到一個確定的權值。

當樣本情況發生變化時，經學習可以修改權值以適應新的環境。使用監督學習的神經網絡模型有反傳網絡、感知器等。非監督學習時，事先不給定標準樣本，直接將網絡置于環境之中，學習階段與工作階段成為一體。

此時，學習規律的變化服從連接權值的演變方程。非監督學習最簡單的例子是Hebb學習規則。競爭學習規則是一個更復雜的非監督學習的例子，它是根據已建立的聚類進行權值調整。

自組織映射、適應諧振理論網絡等都是與競爭學習有關的典型模型。

研究神經網絡的非線性動力學性質，主要采用動力學系統理論、非線性規劃理論和統計理論，來分析神經網絡的演化過程和吸引子的性質，探索神經網絡的協同行為和集體計算功能，了解神經信息處理機制。

為了探討神經網絡在整體性和模糊性方面處理信息的可能，混沌理論的概念和方法將會發揮作用。混沌是一個相當難以精確定義的數學概念。

一般而言，“混沌”是指由確定性方程描述的動力學系統中表現出的非確定性行為，或稱之為確定的隨機性。

“確定性”是因為它由內在的原因而不是外來的噪聲或干擾所產生，而“隨機性”是指其不規則的、不能預測的行為，只可能用統計的方法描述。

混沌動力學系統的主要特征是其狀態對初始條件的靈敏依賴性，混沌反映其內在的隨機性。

混沌理論是指描述具有混沌行為的非線性動力學系統的基本理論、概念、方法，它把動力學系統的復雜行為理解為其自身與其在同外界進行物質、能量和信息交換過程中內在的有結構的行為，而不是外來的和偶然的行為，混沌狀態是一種定態。

混沌動力學系統的定態包括：靜止、平穩量、周期性、準同期性和混沌解。混沌軌線是整體上穩定與局部不穩定相結合的結果，稱之為奇異吸引子。

一個奇異吸引子有如下一些特征：（1）奇異吸引子是一個吸引子，但它既不是不動點，也不是周期解；（2）奇異吸引子是不可分割的，即不能分為兩個以及兩個以上的吸引子；（3）它對初始值十分敏感，不同的初始值會導致極不相同的行為。

發展趨勢人工神經網絡特有的非線性適應性信息處理能力，克服了傳統人工智能方法對于直覺，如模式、語音識別、非結構化信息處理方面的缺陷，使之在神經專家系統、模式識別、智能控制、組合優化、預測等領域得到成功應用。

人工神經網絡與其它傳統方法相結合，將推動人工智能和信息處理技術不斷發展。

近年來，人工神經網絡正向模擬人類認知的道路上更加深入發展，與模糊系統、遺傳算法、進化機制等結合，形成計算智能，成為人工智能的一個重要方向，將在實際應用中得到發展。

將信息幾何應用于人工神經網絡的研究，為人工神經網絡的理論研究開辟了新的途徑。神經計算機的研究發展很快，已有產品進入市場。光電結合的神經計算機為人工神經網絡的發展提供了良好條件。

BP神經網絡的特性

思維學普遍認為，人類大腦的思維分為抽象（邏輯）思維、形象（直觀）思維和靈感（頓悟）思維三種基本方式。

邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，并用符號表示，然后，根據符號運算按串行模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串行的指令，讓計算機執行。

然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。

這種思維方式的根本之點在于以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網絡上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。人工神經網絡具有初步的自適應與自組織能力。

在學習或訓練過程中改變突觸權重值，以適應周圍環境的要求。同一網絡因學習方式及內容不同可具有不同的功能。人工神經網絡是一個具有學習能力的系統，可以發展知識，以致超過設計者原有的知識水平。

通常，它的學習訓練方式可分為兩種，一種是有監督或稱有導師的學習，這時利用給定的樣本標準進行分類或模仿；另一種是無監督學習或稱無導師學習，這時，只規定學習方式或某些規則，則具體的學習內容隨系統所處環境（即輸入信號情況）而異，系統可以自動發現環境特征和規律性，具有更近似人腦的功能。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的神经网络的基本特性有,简述什么是神经网络的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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