人工神經網路評價法
第一節思想和原理
在當今社會，面臨許許多多的選擇或決策問題。人們通過分析各種影響因素，
建立相應的數學模型，通過求解最優解來得到最佳方案。由於數學模型有較強的條
件限制，導致得出的最佳方案與現實有較大誤差。只有重新對各種因素進行分析，
重新建立模型，這樣存在許多重複的工作，而且以前的一些經驗性的知識不能得到
充分利用。為了解決這些問題，人們提出模擬人腦的神經網路工作原理，建立能夠
學習的模型，並能將經驗性知識積累和充分利用，從而使求出的最佳解與實際值
之間的誤差最小化。通常把這種解決問題的方法稱之為人工神經網路(
artificial
neural network
人工神經網路主要是由大量與自然神經細胞類似的人工神經元互聯而成的網
絡。各種實驗與研究表明：人類的大腦中存在著由巨量神經元細胞結合而成的神經
網路，而且神經元之間以某種形式相互聯絡。人工神經網路的工作原理大致模擬人
腦的工作原理，它主要根據所提供的資料，通過學習和訓練，找出輸入與輸出之間
的內在聯絡，從而求取問題的解。人工神經網路反映了人腦功能的基本特性，但並
不是生物神經系統的逼真描述，只是一定層次和程度上的模仿和簡化。強調大量神
經元之間的協同作用和通過學習的方法解決問題是人工神經網路的重要特徵。
人工神經網路是模仿生物神經網路功能的一種經驗模型，首先根據輸入的資訊
建立神經元，通過學習規則或自組織等過程建立相應的非線性數學模型，並不斷進
行修正，使輸出結果與實際值之間差距不斷縮小。人工神經網路通過樣本的
學習和培訓
，可記憶客觀事物在空間、時間方面比較複雜的關係，它能夠把問題的特
徵反映在神經元之間相互聯絡的權值中，所以，把實際問題特徵引數輸入後，神經
網路輸出端就能給出解決問題的結果。
神經網路的特點是，神經網路將資訊或知識分布儲存在大量的神經元或整個系
統中。它具有全息聯想的特徵，具有高速運算的能力，具有很強的適應能力，具有
人工神經網路評價法案例 人工神經網路演算法的例子
大腦中的訊號以大約每秒118.872公尺的速度從乙個神經元跳到另乙個神經元。另一方面，光在一秒鐘內傳播的速度3.0 10 8m s 想象一下，如果人類大腦中想訊號傳播速度也有光那麼快，那將會發生什麼不可思議的事。加州大學洛杉磯分校 ucla 的研究人員周四公布了一種3d列印的光學神經網路，它能讓計算...
BP人工神經網路案例
bp人工神經網路實現 1.讀取資料 2.匯入keras.models sequential keras.layers.core dense,activation 3.squential 建立模型 4.dense 建立層 5.activation啟用函式 6.compile模型編譯 7.fit訓練 學...
人工神經網路
人工神經網路 artificial neural network,ann 通過對大量歷史資料的計算來建立分類和 模型。神經網路的學習就是通過迭代演算法對權值逐步修改優化的過程。學習的目標是通過修改權值是訓練樣本集中所有樣本都能被正確分類。人工神經元用於模擬生物神經元，人工神經元可以看作乙個多輸入 單...