神经网络模型的基本原理,神经元网络算法的思想

神经网络算法的三大类分别是？

神经网络算法的三大类分别是：1、前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。

各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。2、循环网络：循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们更具有生物真实性。

循环网络的目的是用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。

循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。

具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。

3、对称连接网络：对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因为它们遵守能量函数定律。

没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield网络”。有隐藏单元的对称连接的网络被称为玻尔兹曼机。

扩展资料：应用及发展：心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，弄清人脑功能的机理，建立人类认知过程的微结构理论。

生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展，同时也寄希望于临床医学的新突破；信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决不能解决或解决起来有极大困难的大量问题，构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

神经网络算法原理

4.2.1概述人工神经网络的研究与计算机的研究几乎是同步发展的A8U神经网络。

1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型，20世纪50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型，1986年，Rumelhart及LeCun等学者提出了多层感知器的反向传播算法等。

神经网络技术在众多研究者的努力下，理论上日趋完善，算法种类不断增加。目前，有关神经网络的理论研究成果很多，出版了不少有关基础理论的著作，并且现在仍是全球非线性科学研究的热点之一。

神经网络是一种通过模拟人的大脑神经结构去实现人脑智能活动功能的信息处理系统，它具有人脑的基本功能，但又不是人脑的真实写照。它是人脑的一种抽象、简化和模拟模型，故称之为人工神经网络（边肇祺，2000）。

人工神经元是神经网络的节点，是神经网络的最重要组成部分之一。目前，有关神经元的模型种类繁多，最常用最简单的模型是由阈值函数、Sigmoid函数构成的模型（图4-3）。

图4-3人工神经元与两种常见的输出函数神经网络学习及识别方法最初是借鉴人脑神经元的学习识别过程提出的。

输入参数好比神经元接收信号，通过一定的权值（相当于刺激神经兴奋的强度）与神经元相连，这一过程有些类似于多元线性回归，但模拟的非线性特征是通过下一步骤体现的，即通过设定一阈值（神经元兴奋极限）来确定神经元的兴奋模式，经输出运算得到输出结果。

经过大量样本进入网络系统学习训练之后，连接输入信号与神经元之间的权值达到稳定并可最大限度地符合已经经过训练的学习样本。

在被确认网络结构的合理性和学习效果的高精度之后，将待预测样本输入参数代入网络，达到参数预测的目的。

4.2.2反向传播算法（BP法）发展到目前为止，神经网络模型不下十几种，如前馈神经网络、感知器、Hopfiled网络、径向基函数网络、反向传播算法（BP法）等，但在储层参数反演方面，目前比较成熟比较流行的网络类型是误差反向传播神经网络（BP-ANN）。

BP网络是在前馈神经网络的基础上发展起来的，始终有一个输入层（它包含的节点对应于每个输入变量）和一个输出层（它包含的节点对应于每个输出值），以及至少有一个具有任意节点数的隐含层（又称中间层）。

在BP-ANN中，相邻层的节点通过一个任意初始权值全部相连，但同一层内各节点间互不相连。

对于BP-ANN，隐含层和输出层节点的基函数必须是连续的、单调递增的，当输入趋于正或负无穷大时，它应该接近于某一固定值，也就是说，基函数为“S”型（Kosko，1992）。

BP-ANN的训练是一个监督学习过程，涉及两个数据集，即训练数据集和监督数据集。

给网络的输入层提供一组输入信息，使其通过网络而在输出层上产生逼近期望输出的过程，称之为网络的学习，或称对网络进行训练，实现这一步骤的方法则称为学习算法。

BP网络的学习过程包括两个阶段：第一个阶段是正向过程，将输入变量通过输入层经隐层逐层计算各单元的输出值；第二阶段是反向传播过程，由输出误差逐层向前算出隐层各单元的误差，并用此误差修正前层权值。

误差信息通过网络反向传播，遵循误差逐步降低的原则来调整权值，直到达到满意的输出为止。

网络经过学习以后，一组合适的、稳定的权值连接权被固定下来，将待预测样本作为输入层参数，网络经过向前传播便可以得到输出结果，这就是网络的预测。

反向传播算法主要步骤如下：首先选定权系数初始值，然后重复下述过程直至收敛（对各样本依次计算）。

（1）从前向后各层计算各单元Oj储层特征研究与预测（2）对输出层计算δj储层特征研究与预测（3）从后向前计算各隐层δj储层特征研究与预测（4）计算并保存各权值修正量储层特征研究与预测（5）修正权值储层特征研究与预测以上算法是对每个样本作权值修正，也可以对各个样本计算δj后求和，按总误差修正权值。

神经网络算法是什么?

。

Introduction--------------------------------------------------------------------------------神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。

很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。

“神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络（ANNs）”。在本文，我会同时使用这两个互换的术语。

一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞（组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。

在这里有一个难题：我们对生物学上的神经网络知道的不多！因此，不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同，我们所知道的只是神经元基本的结构。

Theneuron--------------------------------------------------------------------------------虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。

基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。

Synapses负责神经元之间的连接，它们不是直接物理上连接的，而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。

然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。而axon会将这些讯号分发给dendrites。

最后，dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses，再继续下一个循环。如同生物学上的基本神经元，人工的神经网络也有基本的神经元。

每个神经元有特定数量的输入，也会为每个神经元设定权重（weight）。权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。

然后，神经元会计算出权重合计值（netvalue），而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。每个神经元都有它们各自的临界值（threshold），而当权重合计值大于临界值时，神经元会输出1。

相反，则输出0。最后，输出会被传送给与该神经元连接的其它神经元继续剩余的计算。

Learning--------------------------------------------------------------------------------正如上述所写，问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢？

世界上有很多不同的训练方式，就如网络类型一样多。但有些比较出名的包括back-propagation,deltarule及Kohonen训练模式。

由于结构体系的不同，训练的规则也不相同，但大部份的规则可以被分为二大类别-监管的及非监管的。监管方式的训练规则需要“教师”告诉他们特定的输入应该作出怎样的输出。

然后训练规则会调整所有需要的权重值（这是网络中是非常复杂的），而整个过程会重头开始直至数据可以被网络正确的分析出来。监管方式的训练模式包括有back-propagation及deltarule。

非监管方式的规则无需教师，因为他们所产生的输出会被进一步评估。

Architecture--------------------------------------------------------------------------------在神经网络中，遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。

因为有太多不同种类的网络，由简单的布尔网络（Perceptrons），至复杂的自我调整网络（Kohonen），至热动态性网络模型（Boltzmannmachines）！

而这些，都遵守一个网络体系结构的标准。一个网络包括有多个神经元“层”，输入层、隐蔽层及输出层。输入层负责接收输入及分发到隐蔽层（因为用户看不见这些层，所以见做隐蔽层）。

这些隐蔽层负责所需的计算及输出结果给输出层，而用户则可以看到最终结果。现在，为免混淆，不会在这里更深入的探讨体系结构这一话题。

对于不同神经网络的更多详细资料可以看Generation5essays尽管我们讨论过神经元、训练及体系结构，但我们还不清楚神经网络实际做些什么。

TheFunctionofANNs--------------------------------------------------------------------------------神经网络被设计为与图案一起工作-它们可以被分为分类式或联想式。

分类式网络可以接受一组数，然后将其分类。例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类（类别是由所提供的训练决定的）。

更多实际用途可以看ApplicationsintheMilitary中的军事雷达，该雷达可以分别出车辆或树。联想模式接受一组数而输出另一组。

例如HIR程序接受一个‘脏’图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。联想模式更可应用于复杂的应用程序，如签名、面部、指纹识别等。

TheUpsandDownsofNeuralNetworks--------------------------------------------------------------------------------神经网络在这个领域中有很多优点，使得它越来越流行。

它在类型分类/识别方面非常出色。神经网络可以处理例外及不正常的输入数据，这对于很多系统都很重要（例如雷达及声波定位系统）。很多神经网络都是模仿生物神经网络的，即是他们仿照大脑的运作方式工作。

神经网络也得助于神经系统科学的发展，使它可以像人类一样准确地辨别物件而有电脑的速度！前途是光明的，但现在...是的，神经网络也有些不好的地方。这通常都是因为缺乏足够强大的硬件。

神经网络的力量源自于以并行方式处理资讯，即是同时处理多项数据。因此，要一个串行的机器模拟并行处理是非常耗时的。

神经网络的另一个问题是对某一个问题构建网络所定义的条件不足-有太多因素需要考虑：训练的算法、体系结构、每层的神经元个数、有多少层、数据的表现等，还有其它更多因素。

因此，随着时间越来越重要，大部份公司不可能负担重复的开发神经网络去有效地解决问题。

NN神经网络，NeuralNetworkANNs人工神经网络，ArtificialNeuralNetworksneurons神经元synapses神经键self-organizingnetworks自我调整网络networksmodellingthermodynamicproperties热动态性网络模型++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++网格算法我没听说过好像只有网格计算这个词网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的，专门针对复杂科学计算的新型计算模式。

这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”，所以这种计算方式叫网格计算。

这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势，一个是数据处理能力超强；另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。

简单地讲，网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。

有哪些深度神经网络模型？

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。

递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。

一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。

RNN它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等且RNN有“记忆”能力，可以“模拟”数据间的依赖关系。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据。

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bp神经网络用啥算法？

自己找个例子算一下，推导一下，这个回答起来比较复杂神经网络对模型的表达能力依赖于优化算法，优化是一个不断计算梯度并调整可学习参数的过程，Fluid中的优化算法可参考优化器。

在网络的训练过程中，梯度计算分为两个步骤：前向计算与反向传播。前向计算会根据您搭建的网络结构，将输入单元的状态传递到输出单元。

反向传播借助链式法则，计算两个或两个以上复合函数的导数，将输出单元的梯度反向传播回输入单元，根据计算出的梯度，调整网络的可学习参数。BP算法隐层的引入使网络具有很大的潜力。

但正像Minskey和Papert当时所指出的．虽然对所有那些能用简单(无隐层)网结解决的问题有非常简单的学习规则，即简单感知器的收敛程序(主要归功于Widrow和HMf于1960年提出的Delta规刚)，BP算法但当时并没有找到同样有技的含隐层的同培的学习规则。

对此问题的研究有三个基本的结果。一种是使用简单无监督学习规则的竞争学习方法．但它缺乏外部信息．难以确定适台映射的隐层结构。第二条途径是假设一十内部(隐层)的表示方法，这在一些先约条件下是台理的。

另一种方法是利用统计手段设计一个学习过程使之能有技地实现适当的内部表示法，Hinton等人(1984年)提出的Bolzmann机是这种方法的典型例子．它要求网络在两个不同的状态下达到平衡，并且只局限于对称网络。

Barto和他的同事(1985年)提出了另一条利用统计手段的学习方法。

但迄今为止最有教和最实用的方瑶是Rumelhart、Hinton和Williams(1986年)提出的一般Delta法则，即反向传播(BP)算法。

Parter(1985年)也独立地得出过相似的算法,他称之为学习逻辑。此外，Lecun(1985年)也研究出大致相似的学习法则。

神经网络参数如何确定

神经网络各个网络参数设定原则：①、网络节点网络输入层神经元节点数就是系统的特征因子(自变量)个数，输出层神经元节点数就是系统目标个数。隐层节点选按经验选取，一般设为输入层节点数的75%。

如果输入层有7个节点，输出层1个节点，那么隐含层可暂设为5个节点，即构成一个7-5-1BP神经网络模型。在系统训练时，实际还要对不同的隐层节点数4、5、6个分别进行比较，最后确定出最合理的网络结构。

②、初始权值的确定初始权值是不应完全相等的一组值。已经证明，即便确定存在一组互不相等的使系统误差更小的权值，如果所设Wji的的初始值彼此相等，它们将在学习过程中始终保持相等。

故而，在程序中，我们设计了一个随机发生器程序，产生一组一0.5~+0.5的随机数，作为网络的初始权值。

③、最小训练速率在经典的BP算法中，训练速率是由经验确定，训练速率越大，权重变化越大，收敛越快；但训练速率过大，会引起系统的振荡，因此，训练速率在不导致振荡前提下，越大越好。

因此，在DPS中，训练速率会自动调整，并尽可能取大一些的值，但用户可规定一个最小训练速率。该值一般取0.9。④、动态参数动态系数的选择也是经验性的，一般取0.6~0.8。

⑤、允许误差一般取0.001~0.00001，当2次迭代结果的误差小于该值时，系统结束迭代计算，给出结果。⑥、迭代次数一般取1000次。

由于神经网络计算并不能保证在各种参数配置下迭代结果收敛，当迭代结果不收敛时，允许最大的迭代次数。⑦、Sigmoid参数该参数调整神经元激励函数形式，一般取0.9~1.0之间。⑧、数据转换。

在DPS系统中，允许对输入层各个节点的数据进行转换，提供转换的方法有取对数、平方根转换和数据标准化转换。扩展资料：神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。

主要的研究工作集中在以下几个方面：1.生物原型从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。

2.建立模型根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。

3.算法在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。

神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。

参考资料：百度百科-神经网络（通信定义）

人工神经网络有哪些类型

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。

根据连接的拓扑结构，神经网络模型可以分为：（1）前向网络网络中各个神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，网络中没有反馈，可以用一个有向无环路图表示。

这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换，它的信息处理能力来自于简单非线性函数的多次复合。网络结构简单，易于实现。反传网络是一种典型的前向网络。

（2）反馈网络网络内神经元间有反馈，可以用一个无向的完备图表示。这种神经网络的信息处理是状态的变换，可以用动力学系统理论处理。系统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。

Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这种类型。学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性是通过学习实现的。根据环境的变化，对权值进行调整，改善系统的行为。

由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而变化。

在此基础上，人们提出了各种学习规则和算法，以适应不同网络模型的需要。

有效的学习算法，使得神经网络能够通过连接权值的调整，构造客观世界的内在表示，形成具有特色的信息处理方法，信息存储和处理体现在网络的连接中。

根据学习环境不同，神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。

在监督学习中，将训练样本的数据加到网络输入端，同时将相应的期望输出与网络输出相比较，得到误差信号，以此控制权值连接强度的调整，经多次训练后收敛到一个确定的权值。

当样本情况发生变化时，经学习可以修改权值以适应新的环境。使用监督学习的神经网络模型有反传网络、感知器等。非监督学习时，事先不给定标准样本，直接将网络置于环境之中，学习阶段与工作阶段成为一体。

此时，学习规律的变化服从连接权值的演变方程。非监督学习最简单的例子是Hebb学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子，它是根据已建立的聚类进行权值调整。

自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。

研究神经网络的非线性动力学性质，主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论，来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质，探索神经网络的协同行为和集体计算功能，了解神经信息处理机制。

为了探讨神经网络在整体性和模糊性方面处理信息的可能，混沌理论的概念和方法将会发挥作用。混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。

一般而言，“混沌”是指由确定性方程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为，或称之为确定的随机性。

“确定性”是因为它由内在的原因而不是外来的噪声或干扰所产生，而“随机性”是指其不规则的、不能预测的行为，只可能用统计的方法描述。

混沌动力学系统的主要特征是其状态对初始条件的灵敏依赖性，混沌反映其内在的随机性。

混沌理论是指描述具有混沌行为的非线性动力学系统的基本理论、概念、方法，它把动力学系统的复杂行为理解为其自身与其在同外界进行物质、能量和信息交换过程中内在的有结构的行为，而不是外来的和偶然的行为，混沌状态是一种定态。

混沌动力学系统的定态包括：静止、平稳量、周期性、准同期性和混沌解。混沌轨线是整体上稳定与局部不稳定相结合的结果，称之为奇异吸引子。