機器學習中有乙個重要的演算法，那就是人工神經網路演算法，聽到這個名稱相信大家能夠想到人體中的神經。其實這種演算法和人工神經有一點點相似。當然，這種演算法能夠解決很多的問題，因此在機器學習中有著很高的地位。下面我們就給大家介紹一下關於人工神經網路演算法的知識。
1.神經網路的**
我們聽到神經網路的時候也時候近一段時間，其實神經網路出現有了一段時間了。神經網路的誕生起源於對大腦工作機理的研究。早期生物界學者們使用神經網路來模擬大腦。機器學習的學者們使用神經網路進行機器學習的實驗，發現在視覺與語音的識別上效果都相當好。在bp演算法誕生以後，神經網路的發展進入了乙個熱潮。
2.神經網路的原理
那麼神經網路的學習機理是什麼？簡單來說，就是分解與整合。乙個複雜的影象變成了大量的細節進入神經元，神經元處理以後再進行整合，最後得出了看到的是正確的結論。這就是大腦視覺識別的機理，也是神經網路工作的機理。所以可以看出神經網路有很明顯的優點。
3.神經網路的邏輯架構
讓我們看乙個簡單的神經網路的邏輯架構。在這個網路中，分成輸入層，隱藏層，和輸出層。輸入層負責接收訊號，隱藏層負責對資料的分解與處理，最後的結果被整合到輸出層。每層中的乙個圓代表乙個處理單元，可以認為是模擬了乙個神經元，若干個處理單元組成了乙個層，若干個層再組成了乙個網路，也就是」神經網路」。在神經網路中，每個處理單元事實上就是乙個邏輯回歸模型，邏輯回歸模型接收上層的輸入，把模型的**結果作為輸出傳輸到下乙個層次。通過這樣的過程，神經網路可以完成非常複雜的非線性分類。
4.神經網路的應用。
影象識別領域是神經網路中的乙個著名應用，這個程式是乙個基於多個隱層構建的神經網路。通過這個程式可以識別多種手寫數字，並且達到很高的識別精度與擁有較好的魯棒性。可以看出，隨著層次的不斷深入，越深的層次處理的細節越低。但是進入90年代，神經網路的發展進入了乙個瓶頸期。其主要原因是儘管有bp演算法的加速，神經網路的訓練過程仍然很困難。因此90年代後期支援向量機演算法取代了神經網路的地位。
在這篇文章中我們大家介紹了關於神經網路的相關知識，具體的內容就是神經網路的起源、神經網路的原理、神經網路的邏輯架構和神經網路的應用，相信大家看到這裡對神經網路知識有了一定的了解，希望這篇文章能夠幫助到大家。
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