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神经网络

神经网络的基本工作原理介绍与简要综述

2018-8-26 08:00| 发布者: 亿开教育| 查看: 159| 评论: 0

摘要: 亿开网讯 多少年以来,人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图认识并解答上述问题。在寻找上述问题答案的研究过程中,逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域, ...

亿开网讯 多少年以来,人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图认识并解答上述问题。在寻找上述问题答案的研究过程中,逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域,称之为“神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域,这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。不同领域的科学家又从各自学科的兴趣与特色出发,提出不同的问题,从不同的角度进行研究。


人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习,然后才能工作。现以人工神经网络对于写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明,规定当“A”输入网络时,应该输出“1”,而当输入为“B”时,输出为“0”。所以网络学习的准则应该是:如果网络作出错误的判决,则通过网络的学习,应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先,给网络的各连接权值赋予(0,1)区间内的随机值,将“A”所对应的图象模式输入给网络,网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算,得到网络的输出。在此情况下,网络输出为“1”和“0”的概率各为50%,也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确),则使连接权值增大,以便使网络再次遇到“A”模式输入时,仍然能作出正确的判断。


普通计算机的功能取决于程序中给出的知识和能力。显然,对于智能活动要通过总结编制程序将十分困难。人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。在学习或训练过程中改变突触权重值,以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。人工神经网络是一个具有学习能力的系统,可以发展知识,以致超过设计者原有的知识水平。


通常,它的学习训练方式可分为两种,一种是有监督或称有导师的学习,这时利用给定的样本标准进行分类或模仿;另一种是无监督学习或称无为导师学习,这时,只规定学习方式或某些规则,则具体的学习内容随系统所处环境 (即输入信号情况)而异,系统可以自动发现环境特征和规律性,具有更近似人脑的功能。


神经网络就像是一个爱学习的孩子,您教她的知识她是不会忘记而且会学以致用的。我们把学习集(Learning Set)中的每个输入加到神经网络中,并告诉神经网络输出应该是什么分类。在全部学习集都运行完成之后,神经网络就根据这些例子总结出她自己的想法,到底她是怎么归纳的就是一个黑盒了。之后我们就可以把测试集(Testing Set)中的测试例子用神经网络来分别作测试,如果测试通过(比如80%或90%的正确率),那么神经网络就构建成功了。我们之后就可以用这个神经网络来判断事务的分类了。


神经网络是通过对人脑的基本单元:神经元的建模和联接,探索模拟人脑神经系统功能的模型,并研制一种具有学习、联想、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统。神经网络的一个重要特性是它能够从环境中学习,并把学习的结果分布存储于网络的突触连接中。神经网络的学习是一个过程,在其所处环境的激励下,相继给网络输入一些样本模式,并按照一定的规则(学习算法)调整网络各层的权值矩阵,待网络各层权值都收敛到一定值,学习过程结束。然后我们就可以用生成的神经网络来对真实数据做分类。人工神经网络早期的研究工作应追溯至20世纪40年代。



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