㈠ 概率神經網路主要是用來做什麼的
作用：這種網路已較廣泛地應用於非線性濾波、模式分類、聯想記憶和
概率密度估計當中。
概率神經網路是由Specht博士在1989年提出的，它與統計信號處理
的許多概念有著緊密的聯系。當這種網路用於檢測和模式分類時，可以
得到貝葉斯最優結果。它通常由4層組成。第一層為輸入層，每個神經
元均為單輸入單輸出，其傳遞函數也為線性的，這一層的作用只是將輸
入信號用分布的方式來表示。第二層稱之為模式層，它與輸入層之間通
過連接權值Wij相連接.模式層神經元的傳遞函數不再是通常的Sigmoid
函數，而為
g(Zi)=exp[(Zi-1)/(s*s)]
其中，Zi為該層第i個神經元的輸入，s為均方差。第三層稱之為累加層
，它具有線性求和的功能。這一層的神經元數目與欲分的模式數目相同
。第四層即輸出層具有判決功能，它的神經元輸出為離散值1和-1（或0
），分別代表著輸入模式的類別。
許多研究已表明概率神經網路具有如下特性：
(1)訓練容易，收斂速度快，從而非常適用於實時處理；
(2)可以完成任意的非線性變換，所形成的判決曲面與貝葉斯最優
准則下的曲面相接近；
(3)具有很強的容錯性；
(4)模式層的傳遞函數可以選用各種用來估計概率密度的核函數，
並且，分類結果對核函數的形式不敏感；
(5)各層神經元的數目比較固定，因而易於硬體實現。
㈡ 不同的人工神經網路模型各有什麼作用
人工神經網路的優點
人工神經網路是嶄新且令人興奮的研究領域，它有很大的發展潛力，但也同時遭受到一些尚未克服的困難。其優點可列舉如
1.可處理雜訊:一個人工神經網路補訓練完成後，即便輸入的數據中有部分遺失，它仍然有能力辨認樣本。
2.不易損壞:因為人工神經網路以分布式的方法來表示數據，所以當某些單元損壞時，它依然可以正常地工作
3.可以平行處理。
4.可以學習新的觀念。
5.為智能機器提供了一個較合理的模式。
6.已經被成功地運用在某些以一般傳統方法很難解決的問題上，如某些視覺問題。
7.有希望實現聯合內存。
8.它提供了一個工具，來模擬並探討人腦的功能
㈢ 什麼是神經網路
隱層節點數在BP 網路中，隱層節點數的選擇非常重要，它不僅對建立的神經網路模型的性能影響很大，而且是訓練時出現「過擬合」的直接原因，但是目前理論上還沒有一種科學的和普遍的確定方法。 目前多數文獻中提出的確定隱層節點數的計算公式都是針對訓練樣本任意多的情況，而且多數是針對最不利的情況，一般工程實踐中很難滿足，不宜採用。事實上，各種計算公式得到的隱層節點數有時相差幾倍甚至上百倍。為盡可能避免訓練時出現「過擬合」現象，保證足夠高的網路性能和泛化能力，確定隱層節點數的最基本原則是：在滿足精度要求的前提下取盡可能緊湊的結構，即取盡可能少的隱層節點數。研究表明，隱層節點數不僅與輸入/輸出層的節點數有關，更與需解決的問題的復雜程度和轉換函數的型式以及樣本數據的特性等因素有關。在確定隱層節點數時必須滿足下列條件：（1）隱層節點數必須小於N-1（其中N為訓練樣本數），否則，網路模型的系統誤差與訓練樣本的特性無關而趨於零，即建立的網路模型沒有泛化能力，也沒有任何實用價值。同理可推得：輸入層的節點數（變數數）必須小於N-1。(2) 訓練樣本數必須多於網路模型的連接權數，一般為2~10倍，否則，樣本必須分成幾部分並採用「輪流訓練」的方法才可能得到可靠的神經網路模型。 總之，若隱層節點數太少，網路可能根本不能訓練或網路性能很差；若隱層節點數太多，雖然可使網路的系統誤差減小，但一方面使網路訓練時間延長，另一方面，訓練容易陷入局部極小點而得不到最優點，也是訓練時出現「過擬合」的內在原因。因此，合理隱層節點數應在綜合考慮網路結構復雜程度和誤差大小的情況下用節點刪除法和擴張法確定。
㈣ 神經網路到底能幹什麼
神經網路（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路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。
神經網路可以用於模式識別、信號處理、知識工程、專家系統、優化組合、機器人控制等。隨著神經網路理論本身以及相關理論、相關技術的不斷發展，神經網路的應用定將更加深入。
神經網路的研究可以分為理論研究和應用研究兩大方面。
理論研究可分為以下兩類：
1、利用神經生理與認知科學研究人類思維以及智能機理。
2、利用神經基礎理論的研究成果，用數理方法探索功能更加完善、性能更加優越的神經網路模型，深入研究網路演算法和性能，如：穩定性、收斂性、容錯性、魯棒性等；開發新的網路數理理論，如：神經網路動力學、非線性神經場等。
應用研究可分為以下兩類：
1、神經網路的軟體模擬和硬體實現的研究。
2、神經網路在各個領域中應用的研究。
㈤ 神經網路是什麼
神經網路是一種以人腦為模型的機器學習，簡單地說就是創造一個人工神經網路，通過一種演算法允許計算機通過合並新的數據來學習。
神經網路簡單說就是通過一種演算法允許計算機通過合並新的數據來學習！
㈥ 神經網路控制的主要作用有哪些
您好
神經網路好處不是說它有什麼好的特性易於控制，而是當人們遇到傳統的控制方法控制效果的不好的非線性、不確定對象的問題，即人們面臨控制對象難以建模的時候，神經網路強大的作用就顯現出來了。主要的網路有BP,RBF,ART等神經網路，這三種網路機構原理各不相同，你用網路文庫，裡面有相應的介紹。
㈦ 神經網路計算機有哪些用途
許多新型的電子計算機不僅擁有高速的計算功能，而且還能模擬人腦的某些思維活動，就是說，擁有某些智能化的功能。然而，如果嚴格地來鑒定一下，它們離真正的人腦思維功能實在差得太遠了，而且有許多本質的差異。主要表現在人腦擁有高度的自我學習和聯想創造的能力，以及更為高級的尋找最優方案和各種理性的、情感的功能。
目前一種稱之為神經網路計算機的新型電腦已經製造出來了。
它能像人腦那樣進行判斷和預測。它不需要輸入程序，可以直觀地作出答案，也就是說它「看」到什麼就能自行作出反應。它能同時接收幾種信號並進行處理，而不像目前已有的計算機那樣一次只能輸入一個信號。
譬如，它能區別出一個簽名的真偽。它不是憑簽名的圖形是否相像來判斷的，而是根據本人在簽名時筆尖上的壓力隨時間的變化以及移動速度來判斷的。神經網路計算機目前主要的用途是識別各種極細微的變化和趨熱，並發出信號。已經有人用它來控制熱核聚變反應，監督機器的運行，甚至用來挑選蘋果和預測股市行情。
㈧ 人工神經網路的作用
人工神經網路（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世紀80 年代以來人工智慧領域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經元網路進行抽象， 建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網路。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網路或類神經網路。神經網路是一種運算模型，由大量的節點（或稱神經元）之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數（activation function）。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值，稱之為權重，這相當於人工神經網路的記憶。網路的輸出則依網路的連接方式，權重值和激勵函數的不同而不同。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。
最近十多年來，人工神經網路的研究工作不斷深入，已經取得了很大的進展，其在模式識別、智能機器人、自動控制、預測估計、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。
中文名
人工神經網路
外文名
artificial neural network
別稱
ANN
應用學科
人工智慧
適用領域范圍
模式分類
精品薦讀
「蠢萌」的神經網路
作者：牛油果進化論
快速
導航
基本特徵
發展歷史
網路模型
學習類型
分析方法
特點優點
研究方向
發展趨勢
應用分析
神經元
如圖所示
a1~an為輸入向量的各個分量
w1~wn為神經元各個突觸的權值
b為偏置
f為傳遞函數，通常為非線性函數。以下默認為hardlim()
t為神經元輸出
數學表示 t=f(WA'+b)
W為權向量
A為輸入向量，A'為A向量的轉置
b為偏置
f為傳遞函數
可見，一個神經元的功能是求得輸入向量與權向量的內積後，經一個非線性傳遞函數得到一個標量結果。
單個神經元的作用：把一個n維向量空間用一個超平面分割成兩部分（稱之為判斷邊界），給定一個輸入向量，神經元可以判斷出這個向量位於超平面的哪一邊。
該超平面的方程: Wp+b=0
W權向量
b偏置
p超平面上的向量
基本特徵
人工神經網路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路處理、記憶信息的方式進行信息處理。
人工神經網路具有四個基本特徵：
（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。人工神經元處於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路具有更好的性能，可以提高容錯性和存儲容量。
人工神經網路
（2）非局限性 一個神經網路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於單個神經元的特徵，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 人工神經網路具有自適應、自組織、自學習能力。神經網路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。經常採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於某個特定的狀態函數。例如能量函數，它的極值相應於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
㈨ 神經網路計算機的作用是什麼
神經網路計算機具有模仿人的大腦判斷能力和適應能力