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θi
5.什么是阈值？
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
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
神经网络的工作原理：
文章插图
“人脑是如何工作的？”
“人类能否制作模拟人脑的人工神经元？”
多少年以来 ， 人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图认识并解答上述问题 。在寻找上述问题答案的研究过程中 ， 逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域 ， 称之为“神经网络” 。神经网络的研究涉及众多学科领域 ， 这些领域互相结合、相互渗透并相互推动 。不同领域的科学家又从各自学科的兴趣与特色出发 ， 提出不同的问题 ， 从不同的角度进行研究 。
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于写“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 。
普通计算机的功能取决于程序中给出的知识和能力 。显然 ， 对于智能活动要通过总结编制程序将十分困难 。
人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力 。在学习或训练过程中改变突触权重值 ， 以适应周围环境的要求 。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能 。人工神经网络是一个具有学习能力的系统 ， 可以发展知识 ， 以致超过设计者原有的知识水平 。通常 ， 它的学习训练方式可分为两种 ， 一种是有监督或称有导师的学习 ， 这时利用给定的样本标准进行分类或模仿；另一种是无监督学习或称无为导师学习 ， 这时 ， 只规定学习方式或某些规则 ， 则具体的学习内容随系统所处环境 而异 ， 系统可以自动发现环境特征和规律性 ， 具有更近似人脑的功能 。
神经网络就像是一个爱学习的孩子 ， 您教她的知识她是不会忘记而且会学以致用的 。我们把学习集中的每个输入加到神经网络中 ， 并告诉神经网络输出应该是什么分类 。在全部学习集都运行完成之后 ， 神经网络就根据这些例子总结出她自己的想法 ， 到底她是怎么归纳的就是一个黑盒了 。之后我们就可以把测试集中的测试例子用神经网络来分别作测试 ， 如果测试通过 ， 那么神经网络就构建成功了 。我们之后就可以用这个神经网络来判断事务的分类了 。
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