神经网络深度神经网络,图神经网络和神经网络

有人可以介绍一下什么是"神经网络"吗?

由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的见解。

目前使用得最广泛的是T.Koholen的定义，即"神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，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。

"如果我们将人脑神经信息活动的特点与现行冯·诺依曼计算机的工作方式进行比较，就可以看出人脑具有以下鲜明特征：1. 巨量并行性。

在冯·诺依曼机中，信息处理的方式是集中、串行的，即所有的程序指令都必须调到CPU中后再一条一条地执行。而人在识别一幅图像或作出一项决策时，存在于脑中的多方面的知识和经验会同时并发作用以迅速作出解答。

据研究，人脑中约有多达10^(10)～10^(11)数量级的神经元，每一个神经元具有103数量级的连接，这就提供了巨大的存储容量，在需要时能以很高的反应速度作出判断。

2. 信息处理和存储单元结合在一起。在冯·诺依曼机中，存储内容和存储地址是分开的，必须先找出存储器的地址，然后才能查出所存储的内容。一旦存储器发生了硬件故障，存储器中存储的所有信息就都将受到毁坏。

而人脑神经元既有信息处理能力又有存储功能，所以它在进行回忆时不仅不用先找存储地址再调出所存内容，而且可以由一部分内容恢复全部内容。

当发生"硬件"故障（例如头部受伤）时，并不是所有存储的信息都失效，而是仅有被损坏得最严重的那部分信息丢失。3. 自组织自学习功能。

冯·诺依曼机没有主动学习能力和自适应能力，它只能不折不扣地按照人们已经编制好的程序步骤来进行相应的数值计算或逻辑计算。

而人脑能够通过内部自组织、自学习的能力，不断地适应外界环境，从而可以有效地处理各种模拟的、模糊的或随机的问题。神经网络研究的主要发展过程大致可分为四个阶段：1. 第一阶段是在五十年代中期之前。

西班牙解剖学家Cajal于十九世纪末创立了神经元学说，该学说认为神经元的形状呈两极，其细胞体和树突从其他神经元接受冲动，而轴索则将信号向远离细胞体的方向传递。

在他之后发明的各种染色技术和微电极技术不断提供了有关神经元的主要特征及其电学性质。

1943年，美国的心理学家W.S.McCulloch和数学家W.A.Pitts在论文《神经活动中所蕴含思想的逻辑活动》中，提出了一个非常简单的神经元模型，即M－P模型。

该模型将神经元当作一个功能逻辑器件来对待，从而开创了神经网络模型的理论研究。

1949年，心理学家D.O. Hebb写了一本题为《行为的组织》的书，在这本书中他提出了神经元之间连接强度变化的规则，即后来所谓的Hebb学习法则。

Hebb写道："当神经细胞A的轴突足够靠近细胞B并能使之兴奋时，如果A重复或持续地激发B，那么这两个细胞或其中一个细胞上必然有某种生长或代谢过程上的变化，这种变化使A激活B的效率有所增加。

"简单地说，就是如果两个神经元都处于兴奋状态，那么它们之间的突触连接强度将会得到增强。

五十年代初，生理学家Hodykin和数学家Huxley在研究神经细胞膜等效电路时，将膜上离子的迁移变化分别等效为可变的Na+电阻和K+电阻，从而建立了著名的Hodykin-Huxley方程。

这些先驱者的工作激发了许多学者从事这一领域的研究，从而为神经计算的出现打下了基础。 2. 第二阶段从五十年代中期到六十年代末。

1958年，F.Rosenblatt等人研制出了历史上第一个具有学习型神经网络特点的模式识别装置，即代号为Mark I的感知机（Perceptron），这一重大事件是神经网络研究进入第二阶段的标志。

对于最简单的没有中间层的感知机，Rosenblatt证明了一种学习算法的收敛性，这种学习算法通过迭代地改变连接权来使网络执行预期的计算。

稍后于Rosenblatt，B.Widrow等人创造出了一种不同类型的会学习的神经网络处理单元，即自适应线性元件Adaline，并且还为Adaline找出了一种有力的学习规则，这个规则至今仍被广泛应用。

Widrow还建立了第一家神经计算机硬件公司，并在六十年代中期实际生产商用神经计算机和神经计算机软件。

除Rosenblatt和Widrow外，在这个阶段还有许多人在神经计算的结构和实现思想方面作出了很大的贡献。例如，K.Steinbuch研究了称为学习矩阵的一种二进制联想网络结构及其硬件实现。

N.Nilsson于1965年出版的《机器学习》一书对这一时期的活动作了总结。 3. 第三阶段从六十年代末到八十年代初。

第三阶段开始的标志是1969年M.Minsky和S.Papert所著的《感知机》一书的出版。

该书对单层神经网络进行了深入分析，并且从数学上证明了这种网络功能有限，甚至不能解决象"异或"这样的简单逻辑运算问题。同时，他们还发现有许多模式是不能用单层网络训练的，而多层网络是否可行还很值得怀疑。

由于M.Minsky在人工智能领域中的巨大威望，他在论著中作出的悲观结论给当时神经网络沿感知机方向的研究泼了一盆冷水。

在《感知机》一书出版后，美国联邦基金有15年之久没有资助神经网络方面的研究工作，前苏联也取消了几项有前途的研究计划。

但是，即使在这个低潮期里，仍有一些研究者继续从事神经网络的研究工作，如美国波士顿大学的S.Grossberg、芬兰赫尔辛基技术大学的T.Kohonen以及日本东京大学的甘利俊一等人。

他们坚持不懈的工作为神经网络研究的复兴开辟了道路。 4. 第四阶段从八十年代初至今。

1982年，美国加州理工学院的生物物理学家J.J.Hopfield采用全互连型神经网络模型，利用所定义的计算能量函数，成功地求解了计算复杂度为NP完全型的旅行商问题（Travelling Salesman Problem，简称TSP）。

这项突破性进展标志着神经网络方面的研究进入了第四阶段，也是蓬勃发展的阶段。Hopfield模型提出后，许多研究者力图扩展该模型，使之更接近人脑的功能特性。

1983年，T.Sejnowski和G.Hinton提出了"隐单元"的概念，并且研制出了Boltzmann机。

日本的福岛邦房在Rosenblatt的感知机的基础上，增加隐层单元，构造出了可以实现联想学习的"认知机"。Kohonen应用3000个阈器件构造神经网络实现了二维网络的联想式学习功能。

1986年，D.Rumelhart和J.McClelland出版了具有轰动性的著作《并行分布处理-认知微结构的探索》，该书的问世宣告神经网络的研究进入了高潮。

1987年，首届国际神经网络大会在圣地亚哥召开，国际神经网络联合会（INNS）成立。

随后INNS创办了刊物《Journal Neural Networks》，其他专业杂志如《Neural Computation》，《IEEE Transactions on NeuralNetworks》，《International Journal of Neural Systems》等也纷纷问世。

世界上许多著名大学相继宣布成立神经计算研究所并制订有关教育计划，许多国家也陆续成立了神经网络学会，并召开了多种地区性、国际性会议，优秀论著、重大成果不断涌现。

今天，在经过多年的准备与探索之后，神经网络的研究工作已进入了决定性的阶段。日本、美国及西欧各国均制订了有关的研究规划。日本制订了一个"人类前沿科学计划"。

这项计划为期15－20年，仅初期投资就超过了1万亿日元。在该计划中，神经网络和脑功能的研究占有重要地位，因为所谓"人类前沿科学"首先指的就是有关人类大脑以及通过借鉴人脑而研制新一代计算机的科学领域。

在美国，神经网络的研究得到了军方的强有力的支持。美国国防部投资4亿美元，由国防部高级研究计划局（DAPRA）制订了一个8年研究计划，并成立了相应的组织和指导委员会。

同时，海军研究办公室（ONR）、空军科研办公室（AFOSR）等也纷纷投入巨额资金进行神经网络的研究。DARPA认为神经网络"看来是解决机器智能的唯一希望"，并认为"这是一项比原子弹工程更重要的技术"。

美国国家科学基金会（NSF）、国家航空航天局（NASA）等政府机构对神经网络的发展也都非常重视，它们以不同的形式支持了众多的研究课题。欧共体也制订了相应的研究计划。

在其ESPRIT计划中，就有一个项目是"神经网络在欧洲工业中的应用"，除了英、德两国的原子能机构外，还有多个欧洲大公司卷进这个研究项目，如英国航天航空公司、德国西门子公司等。

此外，西欧一些国家还有自己的研究计划，如德国从1988年就开始进行一个叫作"神经信息论"的研究计划。我国从1986年开始，先后召开了多次非正式的神经网络研讨会。

1990年12月，由中国计算机学会、电子学会、人工智能学会、自动化学会、通信学会、物理学会、生物物理学会和心理学会等八个学会联合在北京召开了"中国神经网络首届学术会议"，从而开创了我国神经网络研究的新纪元。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

人体内神经网络有多大？

神经，对我们人体来说是至关重要的写作猫。神经可以传递信息，使我们感知身体接触的一切。如果你的手被刺扎了一下，手就会向后猛地一抽，这就是神经的快速反应。

神经信号绕过你的大脑直接通过你的脊髓传达到肌肉，这才使你尽可能快地将手缩回来。经解剖学家测定，大约有75公里长的神经蜿蜒穿过我们的身体。像蜘蛛网一样的神经网络在我们的脑、脊髓和身体之间传递着各种信息。

这种信息以微小电信号的形式存在着。

神经网络是什么

神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。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。

生物神经网络主要是指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。

人脑是人类思维的物质基础，思维的功能定位在大脑皮层，后者含有大约10^11个神经元，每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连，形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。

作为一门学科，生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制，意在探索人脑思维和智能活动的规律。

人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，作为一门学科，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。

因此，生物神经网络主要研究智能的机理；人工神经网络主要研究智能机理的实现，两者相辅相成。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）

神经网络是什么？

神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

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。人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。

在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。

bp神经网络

BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。

BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。

BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。

这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。

所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。

首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。

在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。

如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。

如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。

这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。

一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络，一般称为三层前馈网或三层感知器，即：输入层、中间层（也称隐层）和输出层。

它的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无连接，各层神经元之间无反馈连接，构成具有层次结构的前馈型神经网络系统。

单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题，能够求解非线性问题的网络必须是具有隐层的多层神经网络。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）生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。（2）建立理论模型。

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）网络模型与算法研究。

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。（4）人工神经网络应用系统。

在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。

纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。

神经网络可以用作分类、聚类、预测等。神经网络需要有一定量的历史数据，通过历史数据的训练，网络可以学习到数据中隐含的知识。

在你的问题中，首先要找到某些问题的一些特征，以及对应的评价数据，用这些数据来训练神经网络。虽然BP网络得到了广泛的应用，但自身也存在一些缺陷和不足，主要包括以下几个方面的问题。

首先，由于学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。

对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的，可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。

其次，BP算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值，这是因为采用梯度下降法可能产生一个局部最小值。对于这个问题，可以采用附加动量法来解决。

再次，网络隐含层的层数和单元数的选择尚无理论上的指导，一般是根据经验或者通过反复实验确定。因此，网络往往存在很大的冗余性，在一定程度上也增加了网络学习的负担。最后，网络的学习和记忆具有不稳定性。

也就是说，如果增加了学习样本，训练好的网络就需要从头开始训练，对于以前的权值和阈值是没有记忆的。但是可以将预测、分类或聚类做的比较好的权值保存。

什么叫神经网络？

南搞小孩给出基本的概念: 一.一些基本常识和原理 [什么叫神经网络?] 人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。

逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。

然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。

这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。

[人工神经网络的工作原理] 人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。

现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。

所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。

如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。

一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。

南搞小孩一个小程序: 关于一个神经网络模拟程序的下载人工神经网络实验系统(BP网络) V1.0 Beta 作者:沈琦作者关于此程序的说明: 从输出结果可以看到，前3条"学习"指令，使"输出"神经元收敛到了值 0.515974。

而后3条"学习"指令，其收敛到了值0.520051。再看看处理4和11的指令结果 P *Out1: 0.520051看到了吗？ "大脑"识别出了4和11是属于第二类的！

怎么样?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神经网络"已经形成了!你可以自己任意的设"模式"让这个"大脑"学习分辩哦!只要样本数据量充分(可含有误差的样本)，如果能够在out数据上收敛地话，那它就能分辨地很准哦!有时不是绝对精确，因为它具有"模糊处理"的特性.看Process输出的值接近哪个Learning的值就是"大脑"作出的"模糊性"判别! 南搞小孩神经网络研究社区: 人工神经网络论坛 (旧版,枫舞推荐) 国际神经网络学会(INNS)(英文) 欧洲神经网络学会(ENNS)(英文) 亚太神经网络学会(APNNA)(英文) 日本神经网络学会(JNNS)(日文) 国际电气工程师协会神经网络分会研学论坛神经网络 ;sty=1&age=0 人工智能研究者俱乐部 2nsoft人工神经网络中文站 =南搞小孩推荐部分书籍: 人工神经网络技术入门讲稿(PDF) 神经网络FAQ(英文) 数字神经网络系统(电子图书) 神经网络导论(英文) =南搞小孩还找到一份很有参考价值的讲座是Powerpoint文件，比较大，如果网速不够最好用鼠标右键下载另存. 南搞小孩添言:很久之前，枫舞梦想智能机器人从自己手中诞生,SO在学专业的时候也有往这方面发展...考研的时候亦是朝着人工智能的方向发展..但是很不幸的是枫舞考研失败只好放弃这个美好的愿望,为生活奔波.希望你能够成为一个好的智能计算机工程师..枫舞已经努力的在给你提供条件资源哦~~。

什么是神经网络，举例说明神经网络的应用

我想这可能是你想要的神经网络吧！

什么是神经网络：人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

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。

神经网络的应用：应用在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。

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：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。

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。

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7-5-1 BP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。

参考资料：百度百科-神经网络（通信定义）