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。
机器学习和相关领域:
在机器学习和相关领域,人工神经网络(人工神经网络)的计算模型灵感来自动物的中枢神经系统(尤其是脑),并且被用于估计或可以依赖于大量的输入和一般的未知近似函数。人工神经网络通常呈现为相互连接的“神经元”,它可以从输入的计算值,并且能够机器学习以及模式识别由于它们的自适应性质的系统。
例如,用于手写体识别的神经网络是由一组可能被输入图像的像素激活的输入神经元来限定。后进过加权,并通过一个函数(由网络的设计者确定的)转化,这些神经元的致动被上到其他神经元然后被传递。重复此过程,直到最后,一输出神经元被激活。这决定了哪些字符被读取。
像其他的从数据-神经网络认识到的机器学习系统方法已被用来解决各种各样的很难用普通的以规则为基础的编程解决的任务,包括计算机视觉和语音识别。
也许,人工神经网络的最大优势是他们能够被用作一个任意函数逼近的机制,那是从观测到的数据“学习”。然而,使用起来也不是那么简单的,一个比较好理解的基本理论是必不可少的。
神经网络研究方向
神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。
理论研究可分为以下两类:
1、利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。
2、利用神经基础理论的研究成果,用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型,深入研究网络算法和性能,如:稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等;开发新的网络数理理论,如:神经网络动力学、非线性神经场等。
应用研究可分为以下两类:
1、神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。
2、神经网络在各个领域中应用的研究。这些领域主要包括:
模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展,神经网络的应用定将更加深入。
相关推荐
"神经网络概述与BP神经网络" 在本节中,我们将对神经网络概述和BP神经网络进行详细的介绍。 一、 神经网络概述 神经网络是一种高度非线性动力学系统,由多个神经元连接成网络,每个神经元可以接受多个输入信号,...
Matlab神经网络43个案例分析。 BP神经网络的数据 BP神经网络的非线 遗传算法优化BP神 神经网络遗传算法函 基于BP_Adaboost的 PID神经元网络解耦 RBF网络的回归--非 GRNN网络的预测--- 离散Hopfield神经网 离散...
常见的神经网络类型有前馈神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等,近年来,深度学习的发展极大地推动了神经网络的应用,尤其是在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了显著成果。...
BP神经网络,全称为Backpropagation Neural Network,是人工神经网络的一种典型模型,主要用于非线性数据的分类和预测任务。这种网络结构基于反向传播的学习算法,通过不断调整权重来最小化预测误差,从而提高预测...
1.领域:matlab,GRNN广义回归神经网络和PNN概率神经网络 2.内容:基于MATLAB的GRNN广义回归神经网络和PNN概率神经网络的识别率对比+matlab操作视频 3.用处:用于GRNN广义回归神经网络和PNN概率神经网络编程学习 ...
python 用GA算法优化BP神经网络python 用GA算法优化BP神经网络 python 用GA算法优化BP神经网络python 用GA算法优化BP神经网络 python 用GA算法优化BP神经网络python 用GA算法优化BP神经网络 python 用GA算法优化BP...
在IT领域,神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型,广泛应用于机器学习、图像识别、自然语言处理等复杂任务。本项目“神经网络C#实现”是使用C#编程语言来构建神经网络的实践案例,展示了如何在C#环境中实现这...
模糊神经网络(Fuzzy Neural Network, FNN)是一种结合了模糊逻辑和神经网络的智能计算模型,它在处理不确定性和复杂性问题时表现出了强大的能力。这种网络将模糊逻辑的规则化处理与神经网络的学习能力相结合,使得...
在IT领域,神经网络是一种强大的工具,特别是在处理数据去噪问题上。本资源包提供了一个使用MATLAB编写的神经网络程序,旨在去除随机脉冲干扰。MATLAB是数学计算、建模和仿真的一种广泛使用的软件,它具有丰富的库...
本基于BP神经网络和卷积神经网络对手写数字识别进行研究,使用10000张已标注的大小为28*28的手写数字图片进行训练和测试,从所有图片中随机选出9000张作为训练样本对网络进行训练,另外1000张作为测试样本用于测试...
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码: 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络...
"神经网络与深度学习" 本资源摘要信息涵盖了神经网络与深度学习的基础概念、机器学习、神经网络类型、优化方法、泛化错误、PAC学习理论等方面的知识点。 机器学习概述 机器学习是人工智能的一个分支,旨在让机器...
教程还涵盖了神经网络研究的一些热点方向,如模糊人工神经网络、混沌理论在神经网络中的应用、小波神经网络以及神经网络的硬件实现等,展示了神经网络领域的广阔研究前景和创新潜力。 总的来说,《Matlab与神经网络...
MATLAB神经网络30个案例MATLAB代码 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统...
代码 基于双隐含层BP神经网络的预测代码 基于双隐含层BP神经网络的预测代码 基于双隐含层BP神经网络的预测代码 基于双隐含层BP神经网络的预测代码 基于双隐含层BP神经网络的预测代码 基于双隐含层BP神经网络的预测...
RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真是一个深入探讨如何使用径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络进行系统控制的专题。RBF神经网络是一种具有强大非线性映射能力的模型,它在处理复杂系统建模和控制问题时...
【标题】"基于神经网络控制的PID"是一个深入探讨如何运用神经网络技术改进传统PID控制器的设计和性能的专题。在工业自动化、机器人控制、飞行控制等领域,PID控制器因其简单易用和良好的稳定性而广泛应用。然而,...
【神经网络PID控制源程序】是一种结合了神经网络与传统PID控制策略的程序设计,它在工业自动化领域具有广泛的应用。神经网络PID控制是通过神经网络来调整PID控制器的参数,以实现对系统的精确和自适应控制。这种控制...