埃爾曼神經網路是什麼網路

Ⅰ 神經網路是什麼

神經網路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。

生物神經網路主要是指人腦的神經網路，它是人工神經網路的技術原型。人腦是人類思維的物質基礎，思維的功能定位在大腦皮層，後者含有大約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路。作為一門學科，生物神經網路主要研究人腦神經網路的結構、功能及其工作機制，意在探索人腦思維和智能活動的規律。

人工神經網路是生物神經網路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路的原理和實際應用的需要建造實用的人工神經網路模型，設計相應的學習演算法，模擬人腦的某種智能活動，然後在技術上實現出來用以解決實際問題。因此，生物神經網路主要研究智能的機理；人工神經網路主要研究智能機理的實現，兩者相輔相成。

(1)埃爾曼神經網路是什麼網路擴展閱讀：

神經網路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、神經網路、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、神經網路的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。

3、演算法

在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網路模型，以實現計算機模擬或准備製作硬體，包括網路學習演算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。

神經網路用到的演算法就是向量乘法，並且廣泛採用符號函數及其各種逼近。並行、容錯、可以硬體實現以及自我學習特性，是神經網路的幾個基本優點，也是神經網路計算方法與傳統方法的區別所在。

Ⅱ 什麼叫神經網路

楓舞給出基本的概念:
一.一些基本常識和原理
[什麼叫神經網路?]
人的思維有邏輯性和直觀性兩種不同的基本方式。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，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，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於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上;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。
人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。

[人工神經網路的工作原理]

人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對手寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。
所以網路學習的准則應該是：如果網路作出錯誤的的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖象模式輸入給網路，網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網路再次遇到「A」模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。
如果輸出為「0」(即結果錯誤)，則把網路連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在於使網路下次再遇到「A」模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網路輪番輸入若干個手寫字母「A」、「B」後，經過網路按以上學習方法進行若干次學習後，網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連接權值上。當網路再次遇到其中任何一個模式時，能夠作出迅速、准確的判斷和識別。一般說來，網路中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。
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楓舞推薦一個小程序:
關於一個神經網路模擬程序的下載
人工神經網路實驗系統(BP網路) V1.0 Beta 作者:沈琦
http://emuch.net/html/200506/de24132.html

作者關於此程序的說明:
從輸出結果可以看到，前3條"學習"指令，使"輸出"神經元收斂到了值 0.515974。而後3條"學習"指令，其收斂到了值0.520051。再看看處理4和11的指令結果 P *Out1: 0.520051看到了嗎？ "大腦"識別出了4和11是屬於第二類的！怎麼樣?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神經網路"已經形成了!你可以自己任意的設"模式"讓這個"大腦"學習分辯哦!只要樣本數據量充分(可含有誤差的樣本)，如果能夠在out數據上收斂地話，那它就能分辨地很准哦!有時不是絕對精確，因為它具有"模糊處理"的特性.看Process輸出的值接近哪個Learning的值就是"大腦"作出的"模糊性"判別!
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楓舞推薦神經網路研究社區:
人工神經網路論壇
http://www.youngfan.com/forum/index.php
http://www.youngfan.com/nn/index.html(舊版,楓舞推薦)
國際神經網路學會(INNS)(英文)
http://www.inns.org/
歐洲神經網路學會(ENNS)(英文)
http://www.snn.kun.nl/enns/
亞太神經網路學會(APNNA)(英文)
http://www.cse.cuhk.e.hk/~apnna
日本神經網路學會(JNNS)(日文)
http://www.jnns.org
國際電氣工程師協會神經網路分會
http://www.ieee-nns.org/
研學論壇神經網路
http://bbs.matwav.com/post/page?bid=8&sty=1&age=0
人工智慧研究者俱樂部
http://www.souwu.com/
2nsoft人工神經網路中文站
http://211.156.161.210:8888/2nsoft/index.jsp
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楓舞推薦部分書籍:
人工神經網路技術入門講稿(PDF)
http://www.youngfan.com/nn/ann.pdf
神經網路FAQ(英文)
http://www.youngfan.com/nn/FAQ/FAQ.html
數字神經網路系統(電子圖書)
http://www.youngfan.com/nn/nnbook/director.htm
神經網路導論(英文)
http://www.shef.ac.uk/psychology/gurney/notes/contents.html
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楓舞還找到一份很有參考價值的講座
<前向網路的敏感性研究>
http://www.youngfan.com/nn/mgx.ppt
是Powerpoint文件，比較大，如果網速不夠最好用滑鼠右鍵下載另存.

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楓舞添言:很久之前，楓舞夢想智能機器人從自己手中誕生,SO在學專業的時候也有往這方面發展...考研的時候亦是朝著人工智慧的方向發展..但是很不幸的是楓舞考研失敗...SO 只好放棄這個美好的願望,為生活奔波.希望你能夠成為一個好的智能計算機工程師..楓舞已經努力的在給你提供條件資源哦~~

Ⅲ DNN、RNN、CNN分別是什麼意思

DNN（深度神經網路），是深度學習的基礎。

DNN可以理解為有很多隱藏層的神經網路。這個很多其實也沒有什麼度量標准, 多層神經網路和深度神經網路DNN其實也是指的一個東西，當然，DNN有時也叫做多層感知機（Multi-Layer perceptron,MLP）。

從DNN按不同層的位置劃分，DNN內部的神經網路層可以分為三類，輸入層，隱藏層和輸出層,如下圖示例，一般來說第一層是輸出層，最後一層是輸出層，而中間的層數都是隱藏層。

CNN（卷積神經網路），是一種前饋型的神經網路，目前深度學習技術領域中非常具有代表性的神經網路之一。

CNN在大型圖像處理方面有出色的表現，目前已經被大范圍使用到圖像分類、定位等領域中。相比於其他神經網路結構，卷積神經網路需要的參數相對較少，使的其能夠廣泛應用。

RNN（循環神經網路），一類用於處理序列數據的神經網路，RNN最大的不同之處就是在層之間的神經元之間也建立的權連接。

從廣義上來說，DNN被認為包含了CNN、RNN這些具體的變種形式。在實際應用中，深度神經網路DNN融合了多種已知的結構，包含卷積層或LSTM單元，特指全連接的神經元結構，並不包含卷積單元或時間上的關聯。

Ⅳ 什麼是神經網路

神經網路可以指向兩種，一個是生物神經網路，一個是人工神經網路。
生物神經網路：一般指生物的大腦神經元，細胞，觸點等組成的網路，用於產生生物的意識，幫助生物進行思考和行動。
人工神經網路（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。
人工神經網路：是一種應用類似於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「神經網路」或類神經網路。

Ⅳ elman神經網路能夠解決的問題,還有其他什麼網路能夠更好的解決

還可以使用GRNN神經網路，效果非常好，並且訓練速度非常快。廣義回歸神經網路GRNN：徑向基神經元和線性神經元可以建立廣義回歸神經網路，它是徑RBF網路的一種變化形式，經常用於函數逼近。在某些方面比RBF網路更具優勢。
在MATLAB中，直接使用net=newgrnn(P,T,spread)就能以非常快的速度設計出一個GRNN網路，其進行訓練及預測時，效果非常好，不會比elman神經網路差。擴展常數SPREAD不能太小，才能使部分徑向基神經元能夠對輸入向量所覆蓋的區間產生相應，但也不能太大，否則計算困難。可以通過試湊來獲得最佳擴展常數。

Ⅵ 什麼是神經網路

神經網路是機器學習的一個流派。這是現今最火的一個學派。我們在第一講中，已經知道人學習知識是通過神經元的連接，科學家通過模仿人腦機理發明了人工神經元。技術的進一步發展，多層神經元的連接，就形成了神經網路。那麼神經網路是怎麼搭建起來的呢？神經元是構建神經網路的最基本單位， 這張圖就是一個人工神經元的原理圖，非常簡單，一個神經元由一個加法器和一個門限器組成。加法器有一些輸入，代表從其他神經元來的信號，這些信號分別被乘上一個系數後在加法器里相加，如果相加的結果大於某個值，就「激活」這個神經元，接通到下個神經元，否則就不激活。原理就這么簡單，做起來也很簡單。今天所有的神經網路的基本單元都是這個。輸入信號乘上的系數，我們也叫「權重」，就是網路的參數，玩神經網路就是調整權重，讓它做你想讓它做的事。 一個神經元只能識別一個東西，比如，當你訓練給感知器會「認」數字「8」，你給它看任何一個數字，它就會告訴你，這是「8」還不是「8」。為了讓機器識別更多更復雜的圖像，我們就需要用更多的神經元。人的大腦由 1000 億個神經元構成，人腦神經元組成了一個很復雜的三維立體結構。

Ⅶ 怎樣在matlab中建立elman神經網路

t=1:20;
p1=sin(t);
p2=sin(t)*2;
plot(t,p1,'r');
hold on
plot(t,p2,'b--');
hold on
t1=ones(1,20);t2=ones(1,20)*2;%產生兩組向量，分別為這兩波形幅值，作為輸出向量
p=[p1 p2 p1 p2];
t=[t1 t2 t1 t2];
Pseq=con2seq(p);%將矩陣形式的訓練樣本轉換為序列的形式
Tseq=con2seq(t);
R=1;%輸入元素的數目為1
S2=1;%輸出曾的神經元個數為1
S1=10;%中間層有10個神經元
net=newelm([-2,2],[S1,S2],{'tansig','purelin'});
net.trainParam.epochs=100;%設定次數
net=train(net,Pseq,Tseq);
y=sim(net,Pseq);
%預測
P=randn(12,2);T=randn(12,2);
threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];
a=[11 17 23];
for i=1:3
net=newelm(threshold,[a(i),4],{'tansig','purelin'});
net.trainParam.epochs=1000;
net=init(net);
net=train(net,P,T);
y=sim(net,p_test);
error(i,:)=y'-t;
end
hold off;
plot(1:4,error(1,:));
hold on;
plot(1:4,error(2,:),'-.');
hold on;
plot(1:4,error(3,:),'--');
hold off;

Ⅷ 神經網路的基本原理是什麼

神經網路的基本原理是：每個神經元把最初的輸入值乘以一定的權重，並加上其他輸入到這個神經元里的值（並結合其他信息值），最後算出一個總和，再經過神經元的偏差調整，最後用激勵函數把輸出值標准化。基本上，神經網路是由一層一層的不同的計算單位連接起來的。我們把計算單位稱為神經元，這些網路可以把數據處理分類，就是我們要的輸出。

神經網路常見的工具：

以上內容參考：在眾多的神經網路工具中，NeuroSolutions始終處於業界領先位置。它是一個可用於windows XP/7高度圖形化的神經網路開發工具。其將模塊化，基於圖標的網路設計界面，先進的學習程序和遺傳優化進行了結合。該款可用於研究和解決現實世界的復雜問題的神經網路設計工具在使用上幾乎無限制。

以上內容參考：網路-神經網路

Ⅸ 人工神經網路的分類 ann和bp是什麼意思

人工神經網路模型主要考慮網路連接的拓撲結構、神經元的特徵、學習規則等.目前,已有近40種神經網路模型,其中有反傳網路、感知器、自組織映射、Hopfield網路、波耳茲曼機、適應諧振理論等.
ann:人工神經網路（Artificial Neural Networks）
bp:Back Propagation網路是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出,是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路,是目前應用最廣泛的神經網路模型之一.BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系,而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程.它的學習規則是使用最速下降法,通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值,使網路的誤差平方和最小.BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hide layer)和輸出層(output layer).

Ⅹ CNN、RNN、DNN的內部網路結構有什麼區別

從廣義上來說，NN(或是更美的DNN)確實可以認為包含了CNN、RNN這些具體的變種形式。在實際應用中，所謂的深度神經網路DNN，往往融合了多種已知的結構，包括卷積層或是LSTM單元。但是就題主的意思來看，這里的DNN應該特指全連接的神經元結構，並不包含卷積單元或是時間上的關聯。
因此，題主一定要將DNN、CNN、RNN等進行對比，也未嘗不可。其實，如果我們順著神經網路技術發展的脈絡，就很容易弄清這幾種網路結構發明的初衷，和他們之間本質的區別。神經網路技術起源於上世紀五、六十年代，當時叫感知機(perceptron)，擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特徵向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。
早期感知機的推動者是Rosenblatt。(扯一個不相關的：由於計算技術的落後，當時感知器傳輸函數是用線拉動變阻器改變電阻的方法機械實現的，腦補一下科學家們扯著密密麻麻的導線的樣子…)但是，Rosenblatt的單層感知機有一個嚴重得不能再嚴重的問題，即它對稍復雜一些的函數都無能為力(比如最為典型的「異或」操作)。
連異或都不能擬合，你還能指望這貨有什麼實際用途么。隨著數學的發展，這個缺點直到上世紀八十年代才被Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun等人(反正就是一票大牛)發明的多層感知機(multilayer perceptron)克服。多層感知機，顧名思義，就是有多個隱含層的感知機。