《神經網路》是一部由Alex Maisonette執導的美國電影，該片由Luis Agostini、Jay Alicea擔任主演，於2011年11月30日上映。
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式，稱為激勵函式（activation function）。每兩個節點間的連線都代表一個對於通過該連線信號的加權值，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線方式，權重值和激勵函式的不同而不同。而...
循環神經網路（Recurrent Neural Network, RNN）是一類以序列（sequence）數據為輸入，在序列的演進方向進行遞歸（recursion）且所有節點（循環單元）按鏈式連線的遞歸神經網路（recursive neural network）。對循環神經網路的研究始於二十世紀80-90年代，並在二十一世紀初發展為深度學習（deep learning）算法之一，其中雙向循環...
（3）網路模型與算法研究。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準備製作硬體，包括網路學習算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。（4）人工神經網路套用系統。在網路模型與算法研究的基礎上，利用人工神經網路組成實際的套用系統，例如，完成某種信號處理或模式識別的功能、構造專家...
一個經典的神經網路是一個包含三個層次的。紅色的是輸入層，綠色的是輸出層，紫色的是中間層（也叫隱藏層）。輸入層有3個輸入單元，隱藏層有4個單元，輸出層有2個單元。 如圖1所示。設計一個神經網路時，輸入層與輸出層的節點數往往是固定的，中間層則可以自由指定；神經網路結構圖中的拓撲與箭頭代表著預測過程...
卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表算法之一。卷積神經網路具有表征學習（representation learning）能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類（shift-invariant classification），因此...
霍普菲爾德神經網路是指由美國生物物理學家霍普菲爾德和同事們根據物理學原理設計了一種網路，通常稱為霍普菲爾德神經網路。霍普菲爾德神經網路的每個單元由運算放大器和電容電阻這些元件組成，每一單元相當於一個神經元。輸入信號以電壓形式加到各單元上。各個單元相互聯結，接收到電壓信號以後，經過一定時間網路各部分的電流和...
前饋神經網路（feedforward neural network，FNN），簡稱前饋網路，是人工神經網路的一種。前饋神經網路採用一種單向多層結構。其中每一層包含若干個神經元。在此種神經網路中，各神經元可以接收前一層神經元的信號，並產生輸出到下一層。第0層叫輸入層，最後一層叫輸出層，其他中間層叫做隱含層（或隱藏層、隱層）...
脈衝神經網路（Spiking Neural Network,SNN）脈衝神經網路是源於生物啟發的新一代人工神經網路模型，屬於深度學習的子集，且具有較強的生物基礎支撐。思路是這樣的，動態神經網路中的神經元不是在每一次疊代傳播中都被激活（而在典型的多層感知機網路中卻是），而是在它的膜電位達到某一個特定閾值才被激活。當一個神經...
神經網路包括狹義的神經網路---即人體內的神經網路，也包括廣義的人體外的神經延伸的網路，近可以在身邊，遠可以在無限遠的地方。狹義的神經網路人們對他已經有點認知，這裡重點概述下廣義的神經網路，廣義的神經網路，通過腦電波發出信息，作用於接受體。也可以通過放大人體的腦電波信號，可通過介體傳播更遠，作用於...
遞歸神經網路（recursive neural network）是具有樹狀階層結構且網路節點按其連線順序對輸入信息進行遞歸的人工神經網路（Artificial Neural Network, ANN），是深度學習（deep learning）算法之一。遞歸神經網路（recursive neural network）提出於1990年，被視為循環神經網路（recurrent neural network）的推廣。當遞歸神經網路...
在數學建模領域，徑向基函式網路（Radial basis function network，縮寫 RBF network）是一種使用徑向基函式作為激活函式的人工神經網路。徑向基函式網路的輸出是輸入的徑向基函式和神經元參數的線性組合，廣義回歸神經網是基於徑向基函式網路一種改進。廣義回歸神經網路也可以可以通過徑向基神經元和線性神經元來設計。簡介 ...
bp是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網路，是套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-輸出模式映射關係，而無需事前揭示描述這種映射關係的數學方程。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...
二進神經網路(Binaiy Neural Networks)，二進前向神經網路的簡稱，是輸入與輸出均為二進制的一種人工神經網路，可以精確實現任意給定的布爾函式。二進神經網路主要採用輸入、隱層、輸出三層結構，神經元採用硬限幅函式作為激發函式，每個神經元等價於一個分類超平面。簡介 二進神經網路是指具有以下三個特性的網路：(1)...
級聯相關神經網路是從一個小網路開始，自動訓練和添加隱含單元，最終形成一個多層的結構。級聯相關神經網路具有以下優點:學習速度快；自己決定神經元個數和深度；訓練集變化之後還能保持原有的結構；不需要後向傳播錯誤信號。在電力管理、軍事、醫療、智慧型製造等多個行業得到了重要套用。多級網路條件 多年來,人們提出了...
孿生神經網路（Siamese neural network），又名雙生神經網路，是基於兩個人工神經網路建立的耦合構架。孿生神經網路以兩個樣本為輸入，輸出其嵌入高維度空間的表征，以比較兩個樣本的相似程度。狹義的孿生神經網路由兩個結構相同，且權重共享的神經網路拼接而成。廣義的孿生神經網路，或“偽孿生神經網路（pseudo-siamese ...
深度神經網路是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一種技術。技術特點 多層的好處是可以用較少的參數表示複雜的函式。在監督學習中，以前的多層神經網路的問題是容易陷入局部極值點。如果訓練樣本足夠充分覆蓋未來的樣本，那么學到的多層權重可以很好的用來預測新的測試樣本。但是很多任務難以得到足夠多的標記樣本，在...
微型神經網路，也稱輕量級神經網路，是指需要參數數量較少和計算代價較小的神經網路模型。由於微型神經網路計算開銷小，微型神經網路模型可以部署在計算資源有限的設備上，如智慧型手機、平板電腦或其他嵌入式設備。構建微型神經網路一般從網路結構最佳化和網路裁剪兩個角度出發。定義 微型神經網路簡單來說是對原來神經網路結構...
模糊神經網路就是模糊理論同神經網路相結合的產物，它匯集了神經網路與模糊理論的優點，集學習、聯想、識別、信息處理於一體。背景 系統的複雜性與所要求的精確性之間存在尖銳矛盾，為此，通過模擬人類學習和自適應能力，人們提出了智慧型控制的思想。控制理論專家Austrom(1991)在IFAC 大會上指出：模糊邏輯控制、神經網路與...
細胞式類神經網路（Cellular neural network，CNN），一種大量規則化多維度矩陣電路，可執行平行計算，於1988年由蔡少棠與Lin Yang提出，類似於神經細胞架構，每個細胞與鄰近細胞間彼此連線與傳遞訊號。簡介 細胞式類神經網路與一般類神經網路不同，較具特色的兩點為：1.細胞中連續性的動態行為與2.有限半徑的局部性...
神經網路理論：認知心理學家通過計算機模擬提出的一種知識表征理論，認為知識在人腦中以神經網路形式儲存，神經網路由可在不同水平上被激活的結點組成，結點與結點之間有聯結，學習是聯結的創造及其強度的改變。過去認為神經系統對運動的控制是自上而下的，即等級理論，這種理論降低了“下”水平的重要性。取而代之的是...
圖神經網路（Graph Neural Network，GNN）是指使用神經網路來學習圖結構數據，提取和發掘圖結構數據中的特徵和模式，滿足聚類、分類、預測、分割、生成等圖學習任務需求的算法總稱。GNN的歷史最早可以追溯到 2005 年，Gori 等人第一次提出 GNN 概念，用 RNN 來處理無向圖、有向圖、標籤圖和循環圖等。Bruna等人提出...
混沌神經網路是由於神經網路是高度非線性動力學系統，而混沌又具有上述的特性，因此神經網路與混沌密切相關，所以混沌神經網路被認為是可實現其真實世界計算的智慧型信息處理系統之一。引進 對混沌神經網路的研究還處於初始階段，其研究主要限於認識單個神經元的混沌特性和對簡單混沌神經網路的行為分析。1990年，Aihara等在前人...
Hopfield神經網路是一種遞歸神經網路，由約翰·霍普菲爾德在1982年發明。簡介 Hopfield神經網路是一種遞歸神經網路，由約翰·霍普菲爾德在1982年發明。Hopfield網路是一種結合存儲系統和二元系統的神經網路。它保證了向局部極小的收斂，但收斂到錯誤的局部極小值（local minimum），而非全局極小（global minimum）的情況也...
函式鏈神經網路是一種引入非線性擴展函式的單層網路，其基本思想是通過採用一組線性無關(或正交)函式將原輸入樣本擴展模式矢量，在維數更高的空間上對模式進行表示和區分，得到了在增強的空間裡多個獨立的新輸入樣本，將其再輸入到單層前向網路。網路結構 BP 神經網路具有一定的非線性逼近能力，但存在著固有的缺陷，...
反饋神經網路是一種將輸出經過一步時移再接入到輸入層的神經網路系統。釋文 反饋神經網路是一種反饋動力學系統。在這種網路中，每個神經元同時將自身的輸出信號作為輸入信號反饋給其他神經元，它需要工作一段時間才能達到穩定。Hopfield神經網路是反饋網路中最簡單且套用廣泛的模型，它具有聯想記憶的功能，如果將李雅普諾夫...
神經網路分析法是從神經心理學和認知科學研究成果出發，套用數學方法發展起來的一種具有高度並行計算能力、自學能力和容錯能力的處理方法。基本介紹 什麼是神經網路分析法 神經網路技術在模式識別與分類、識別濾波、自動控制、預測等方面已展示了其非凡的優越性。神經網路的結構由一個輸入層、若干箇中間隱含層和一個輸出層...
它是Ru::飛ellart等人提出的一個監督幻練多層神經網路的算法，每一個訓練範例在網路中經過兩遍傳遞計算: 一遍向前傳播計算，從輸人層開始，傳遞各層並經過處理後， 產生一個輸出，夕乖得到一個該實際輸出和所需輸出之差的差 錯矢最;一遍向反向傳播計算，從輸出層至輸人層，利用差錯 矢量對權值進行逐層修改.BP...
專家系統作為為人們提供專業知識的工具，越來越受到用戶們的喜愛。然而傳統的專家系統只能在有限的定製式的規則中尋求答案，對於一個龐大的知識庫，或者複雜難解的數據結構，亦或者一個幾乎無規則可循的知識集合，傳統專家系統就顯得無能為力了。因此有人就提出使用人工神經網路開發專家系統的推理機機制，於是“人工神經...
