• 正文
    • 1.神经网络算法有哪些
    • 2.神经网络算法的基本原理
    • 3.神经网络算法的优缺点
    • 4.神经网络算法的应用
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神经网络算法

2022/11/30 作者:eefocus_3880508
阅读需 5 分钟
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神经网络算法是指根据逻辑规则进行推理的过程;它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理;这一过程可以写成串行的指令,让计算机执行。然而,直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生的想法或解决问题的办法。

1.神经网络算法有哪些

神经网络算法的三大类分别是:

前馈神经网络:

这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入,最后一层是输出。如果有多个隐藏层,我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。

循环网络:

循环网络在他们的连接图中定向了循环,这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态,使其很难训练。他们更具有生物真实性。

循环网络的目的是用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中,是从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。

循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中,即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的,并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。

对称连接网络:

对称连接网络有点像循环网络,但是单元之间的连接是对称的(它们在两个方向上权重相同)。比起循环网络,对称连接网络更容易分析。

这个网络中有更多的限制,因为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有隐藏单元的对称连接的网络被称为玻尔兹曼机。神经网络算法有哪些

2.神经网络算法的基本原理

神经网络的基本原理是:每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重,并加上其他输入到这个神经元里的值(并结合其他信息值),最后算出一个总和,再经过神经元的偏差调整,最后用激励函数把输出值标准化。基本上,神经网络是由一层一层的不同的计算单位连接起来的。我们把计算单位称为神经元,这些网络可以把数据处理分类,就是我们要的输出。

神经网络算法的基本原理

3.神经网络算法的优缺点

优点:在分析多因素模型时,更加简单和方便,不仅可以预测并求出函数,还可以自己对结果进行残差的检验,检验模型的精度。

缺点:回归方程式只是一种推测,这影响了因子的多样性和某些因子的不可测性,使得回归分析在某些情况下受到限制。灰色预测法:色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。

它通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度,即进行关联分析,并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律,生成有较强规律性的数据序列,然后建立相应的微分方程模型,从而预测事物未来发展趋势的状况。

神经网络算法的优缺点

4.神经网络算法的应用

心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制,弄清人脑功能的机理,建立人类认知过程的微结构理论。

生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展,同时也寄希望于临床医学的新突破;信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决不能解决或解决起来有极大困难的大量问题,构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。

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