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人工神经网络最近非常流行,它是属于人工智能领域的范畴,如果你对这个比较感兴趣的话,可以报名极客时间平台的人工智能基础课,其中不仅讲了人工智能的学习路径,还讲了神经网络的生理学依据、神经网络的基本单元、多层神经网络等等人工神经网络知识和神经网络实例,学完之后你就能对人工神经网络有一个全面的认识了。
谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创
人工神经网络有很多种,我只会最常用的BP神经网络。不同的网络有不同的结构和不同的学习算法。简单点说,人工神经网络就是一个函数。只是这个函数有别于一般的函数。它比普通的函数多了一个学习的过程。
在学习的过程中,它根据正确结果不停地校正自己的网络结构,最后达到一个满意的精度。这时,它才开始真正的工作阶段。学习人工神经网络最好先安装MathWords公司出的MatLab软件。
利用该软件,你可以在一周之内就学会建立你自己的人工神经网络解题模型。如果你想自己编程实现人工神经网络,那就需要找一本有关的书籍,专门看神经网络学习算法的那部分内容。
因为“学习算法”是人工神经网络的核心。最常用的BP人工神经网络,使用的就是BP学习算法。
1、神经网络的结构(例如2输入3隐节点1输出)建好后,一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值,都是采用梯度下降之类的搜索算法(梯度下降法、牛顿法