正文

人工神經(jīng)網(wǎng)絡常用的算法（人工神經(jīng)網(wǎng)絡常用的算法hebb）

發(fā)布時間：2023-03-14 03:09:27 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 55 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于人工神經(jīng)網(wǎng)絡常用的算法的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

ChatGPT國內免費在線使用，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

只需要輸入關鍵詞，就能返回你想要的內容，越精準，寫出的就越詳細，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com

本文目錄:

1、急求人工神經(jīng)網(wǎng)絡的MATLAB算法~~求大蝦教我
2、神經(jīng)網(wǎng)絡算法原理
3、什么是人工神經(jīng)元算法
4、什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡及其算法實現(xiàn)方式

人工神經(jīng)網(wǎng)絡常用的算法（人工神經(jīng)網(wǎng)絡常用的算法hebb）

一、急求人工神經(jīng)網(wǎng)絡的MATLAB算法~~求大蝦教我

你給出了遺傳算法的matlab程序（genetic

agorithm),最好別叫它為基因算法，這不是標準翻譯。

程序里有遺傳算法完整的過程（選擇、交叉、變異、計算適應度值，目標就是要fitness=8/sum(error.^2)最大，那么sum(error.^2)也就是均方誤差最小，這也實現(xiàn)了訓練的目的。

看來這個程序只是用遺傳算法代替了傳統(tǒng)的誤差反射傳播算法，以均方誤差最小作為收斂條件。這不是真正的遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡相結合。有一種模式是用遺傳算法來調整網(wǎng)絡的連接權值。

二、神經(jīng)網(wǎng)絡算法原理

一共有四種算法及原理，如下所示：

1、自適應諧振理論（ART）網(wǎng)絡

自適應諧振理論（ART）網(wǎng)絡具有不同的方案。一個ART-1網(wǎng)絡含有兩層一個輸入層和一個輸出層。這兩層完全互連，該連接沿著正向（自底向上）和反饋（自頂向下）兩個方向進行。

2、學習矢量量化（LVQ）網(wǎng)絡

學習矢量量化（LVQ）網(wǎng)絡，它由三層神經(jīng)元組成，即輸入轉換層、隱含層和輸出層。該網(wǎng)絡在輸入層與隱含層之間為完全連接，而在隱含層與輸出層之間為部分連接，每個輸出神經(jīng)元與隱含神經(jīng)元的不同組相連接。

3、Kohonen網(wǎng)絡

Kohonen網(wǎng)絡或自組織特征映射網(wǎng)絡含有兩層，一個輸入緩沖層用于接收輸入模式，另一個為輸出層，輸出層的神經(jīng)元一般按正則二維陣列排列，每個輸出神經(jīng)元連接至所有輸入神經(jīng)元。連接權值形成與已知輸出神經(jīng)元相連的參考矢量的分量。

4、Hopfield網(wǎng)絡

Hopfield網(wǎng)絡是一種典型的遞歸網(wǎng)絡，這種網(wǎng)絡通常只接受二進制輸入（0或1）以及雙極輸入（+1或-1）。它含有一個單層神經(jīng)元，每個神經(jīng)元與所有其他神經(jīng)元連接，形成遞歸結構。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡常用的算法（人工神經(jīng)網(wǎng)絡常用的算法hebb）

擴展資料：

人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法的歷史背景：

該算法系統(tǒng)是 20 世紀 40 年代后出現(xiàn)的。它是由眾多的神經(jīng)元可調的連接權值連接而成，具有大規(guī)模并行處理、分布式信息存儲、良好的自組織自學習能力等特點。

BP算法又稱為誤差反向傳播算法，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡中的一種監(jiān)督式的學習算法。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法在理論上可以逼近任意函數(shù)，基本的結構由非線性變化單元組成，具有很強的非線性映射能力。

而且網(wǎng)絡的中間層數(shù)、各層的處理單元數(shù)及網(wǎng)絡的學習系數(shù)等參數(shù)可根據(jù)具體情況設定，靈活性很大，在優(yōu)化、信號處理與模式識別、智能控制、故障診斷等許多領域都有著廣泛的應用前景。

參考資料來源：百度百科——神經(jīng)網(wǎng)絡算法

三、什么是人工神經(jīng)元算法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法

“人工神經(jīng)網(wǎng)絡”(ARTIFICIAL

NEURAL

NETWORK，簡稱ANN)是在對人腦組織結構和運行機制的認識理解基礎之上模擬其結構和智能行為的一種工程系統(tǒng)。早在本世紀40年代初期，心理學家McCulloch、數(shù)學家Pitts就提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的第一個數(shù)學模型，從此開創(chuàng)了神經(jīng)科學理論的研究時代。其后，F(xiàn)

Rosenblatt、Widrow和J.

.Hopfield等學者又先后提出了感知模型，使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術得以蓬勃發(fā)展。

神經(jīng)系統(tǒng)的基本構造是神經(jīng)元(神經(jīng)細胞)，它是處理人體內各部分之間相互信息傳遞的基本單元。據(jù)神經(jīng)生物學家研究的結果表明，人的一個大腦一般有1010～1011個神經(jīng)元。每個神經(jīng)元都由一個細胞體，一個連接其他神經(jīng)元的軸突和一些向外伸出的其它較短分支——樹突組成。軸突的功能是將本神經(jīng)元的輸出信號(興奮)傳遞給別的神經(jīng)元。其末端的許多神經(jīng)末梢使得興奮可以同時傳送給多個神經(jīng)元。樹突的功能是接受來自其它神經(jīng)元的興奮。神經(jīng)元細胞體將接受到的所有信號進行簡單處理(如：加權求和，即對所有的輸入信號都加以考慮且對每個信號的重視程度——體現(xiàn)在權值上——有所不同)后由軸突輸出。神經(jīng)元的樹突與另外的神經(jīng)元的神經(jīng)末梢相連的部分稱為突觸。

四、什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡及其算法實現(xiàn)方式

人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世紀80 年代以來人工智能領域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡進行抽象，建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡。在工程與學術界也常直接簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡或類神經(jīng)網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡是一種運算模型，由大量的節(jié)點（或稱神經(jīng)元）之間相互聯(lián)接構成。每個節(jié)點代表一種特定的輸出函數(shù)，稱為激勵函數(shù)（activation function）。每兩個節(jié)點間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權值，稱之為權重，這相當于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的記憶。網(wǎng)絡的輸出則依網(wǎng)絡的連接方式，權重值和激勵函數(shù)的不同而不同。而網(wǎng)絡自身通常都是對自然界某種算法或者函數(shù)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(jīng)網(wǎng)絡的研究工作不斷深入，已經(jīng)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(yī)學、經(jīng)濟等領域已成功地解決了許多現(xiàn)代計算機難以解決的實際問題，表現(xiàn)出了良好的智能特性。

以上就是關于人工神經(jīng)網(wǎng)絡常用的算法相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。