简述人工智能的概念 什么是通过建立人工神经网络？
什么是通过建立人工神经网络？
人工神经网络的作用是什么？
人工神经网络（ANN）是20世纪80年代以来人工智能领域的一个研究热点，它从信息处理的角度抽象人脑的神经网络，建立简单的模型，并根据不同的连接方式形成不同的网络。在工程界和学术界，它通常被称为神经网络或类似的神经网络。神经网络是由大量相互连接的节点（或神经元）组成的一种操作模型。每个节点代表一个特定的输出函数，称为激活函数。两个节点之间的每一个连接代表了通过该连接的信号的一个加权值，称为权，相当于人工神经网络的记忆。网络的输出随网络的连接方式、权值和励磁功能而变化。网络本身通常是某种算法或函数在本质上的近似，或逻辑策略的表达。
人工神经网络，人工神经网络是什么意思？
神经元的广泛互联和并行工作使得整个网络呈现高度非线性。在客观世界中，许多系统的输入输出之间存在着复杂的非线性关系。对于这类系统，通常很难用传统的数学方法建立其数学模型。合理设计的神经网络通过对系统输入输出样本对的自动学习，可以以任意精度逼近任意复杂的非线性映射。神经网络的这一优点可以作为多维非线性函数的一般数学模型。该模型的表达式是非解析的，在学习阶段由神经网络自动提取输入输出数据之间的映射规则，并以分布式方式存储在网络的所有连接中。具有非线性映射函数的神经网络在几乎所有领域都有广泛的应用。
人工神经网络有什么特点？
人工神经网络的基本特征是什么？由大量相互连接的处理单元组成的非线性自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理和记忆信息来处理信息。人工神经网络具有四个基本特征：（1）非线性关系是自然界的普遍特征。大脑的智能是一种非线性现象。人工神经元处于激活和抑制两种不同的状态，这在数学上是一种非线性关系。带阈值的神经网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。（2） 神经网络通常由许多神经元组成。系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特性，而且还取决于单元之间的相互作用和相互联系。通过大量单元之间的连接，我们可以模拟出大脑的非限制性。联想记忆是一个典型的无限制的例子。（3） 非定性人工神经网络具有自适应、自组织和自学习的能力。神经网络处理的信息不仅会发生各种变化，而且非线性动态系统本身也是不断变化的。迭代过程是描述动态系统演化过程的常用方法。（4） 非凸性在一定条件下，系统的演化方向取决于特定的状态函数。例如，能量函数的极值对应于系统的相对稳定状态。非凸性意味着函数具有多个极值，使得系统具有更稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。在人工神经网络中，神经元处理单元可以表示不同的对象，如特征、字母、概念或一些有意义的抽象模式。网络中有三种处理单元：输入单元、输出单元和隐藏单元。输入单元接收来自外界的信号和数据，输出单元实现系统处理结果的输出。隐藏单元位于输入和输出单元之间，系统外部无法观察到。神经元之间的连接权重反映了神经元之间的连接强度，信息的表示和处理反映在网络处理单元之间的连接关系中。人工神经网络是一种非程序的、自适应的、大脑式的信息处理方法。其实质是通过网络变换和动态行为获得一个并行的、分布式的信息处理功能，并在不同程度和层次上模拟人脑神经系统的信息处理功能。它是一门交叉学科，涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域。人工神经网络是一种并行分布式系统，它采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机制。它克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直观、非结构化信息方面的不足，具有自适应、自组织和实时学习的特点。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
