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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-18 17:44:20 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 76

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本文目錄:

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么
2、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有哪些特點(diǎn)？
3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接方式分為哪幾類？每一類有哪些特點(diǎn)
4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)）

一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。

生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是指人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)原型。人腦是人類思維的物質(zhì)基礎(chǔ)，思維的功能定位在大腦皮層，后者含有大約10^11個(gè)神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元又通過神經(jīng)突觸與大約103個(gè)其它神經(jīng)元相連，形成一個(gè)高度復(fù)雜高度靈活的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)。作為一門學(xué)科，生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要研究人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、功能及其工作機(jī)制，意在探索人腦思維和智能活動(dòng)的規(guī)律。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某種簡(jiǎn)化意義下的技術(shù)復(fù)現(xiàn)，作為一門學(xué)科，它的主要任務(wù)是根據(jù)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和實(shí)際應(yīng)用的需要建造實(shí)用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)計(jì)相應(yīng)的學(xué)習(xí)算法，模擬人腦的某種智能活動(dòng)，然后在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)出來用以解決實(shí)際問題。因此，生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要研究智能的機(jī)理；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要研究智能機(jī)理的實(shí)現(xiàn)，兩者相輔相成。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)）

擴(kuò)展資料：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究?jī)?nèi)容相當(dāng)廣泛，反映了多學(xué)科交叉技術(shù)領(lǐng)域的特點(diǎn)。主要的研究工作集中在以下幾個(gè)方面：

1、生物原型

從生理學(xué)、心理學(xué)、解剖學(xué)、腦科學(xué)、病理學(xué)等方面研究神經(jīng)細(xì)胞、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)系統(tǒng)的生物原型結(jié)構(gòu)及其功能機(jī)理。

2、建立模型

根據(jù)生物原型的研究，建立神經(jīng)元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論模型。其中包括概念模型、知識(shí)模型、物理化學(xué)模型、數(shù)學(xué)模型等。

3、算法

在理論模型研究的基礎(chǔ)上構(gòu)作具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)模擬或準(zhǔn)備制作硬件，包括網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的研究。這方面的工作也稱為技術(shù)模型研究。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用到的算法就是向量乘法，并且廣泛采用符號(hào)函數(shù)及其各種逼近。并行、容錯(cuò)、可以硬件實(shí)現(xiàn)以及自我學(xué)習(xí)特性，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾個(gè)基本優(yōu)點(diǎn)，也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算方法與傳統(tǒng)方法的區(qū)別所在。

參考資料：百度百科-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（通信定義）

二、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有哪些特點(diǎn)？

局部連接，權(quán)值共享，池化操作，多層次結(jié)構(gòu)。

1、局部連接使網(wǎng)絡(luò)可以提取數(shù)據(jù)的局部特征；

2、權(quán)值共享大大降低了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練難度，一個(gè)Filter只提取一個(gè)特征，在整個(gè)圖片(或者語音/文本) 中進(jìn)行卷積；

3、池化操作與多層次結(jié)構(gòu)一起，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的降維，將低層次的局部特征組合成為較高層次的特征，從而對(duì)整個(gè)圖片進(jìn)行表示。

三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接方式分為哪幾類？每一類有哪些特點(diǎn)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型很多，可以按照不同的方法進(jìn)行分類。其中，常見的兩種分類方法是，按照網(wǎng)絡(luò)連接的拓樸結(jié)構(gòu)分類和按照網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的信息流向分類。

1 按照網(wǎng)絡(luò)拓樸結(jié)構(gòu)分類

網(wǎng)絡(luò)的拓樸結(jié)構(gòu)，即神經(jīng)元之間的連接方式。按此劃分，可將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為兩大類：層次型結(jié)構(gòu)和互聯(lián)型結(jié)構(gòu)。

層次型結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將神經(jīng)元按功能和順序的不同分為輸出層、中間層（隱層）、輸出層。輸出層各神經(jīng)元負(fù)責(zé)接收來自外界的輸入信息，并傳給中間各隱層神經(jīng)元；隱層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部信息處理層，負(fù)責(zé)信息變換。根據(jù)需要可設(shè)計(jì)為一層或多層；最后一個(gè)隱層將信息傳遞給輸出層神經(jīng)元經(jīng)進(jìn)一步處理后向外界輸出信息處理結(jié)果。

而互連型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間都可能存在連接路徑，因此可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的連接程度將互連型網(wǎng)絡(luò)細(xì)分為三種情況：全互連型、局部互連型和稀疏連接型

2 按照網(wǎng)絡(luò)信息流向分類

從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部信息傳遞方向來看，可以分為兩種類型：前饋型網(wǎng)絡(luò)和反饋型網(wǎng)絡(luò)。

單純前饋網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與分層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相同，前饋是因網(wǎng)絡(luò)信息處理的方向是從輸入層到各隱層再到輸出層逐層進(jìn)行而得名的。前饋型網(wǎng)絡(luò)中前一層的輸出是下一層的輸入，信息的處理具有逐層傳遞進(jìn)行的方向性，一般不存在反饋環(huán)路。因此這類網(wǎng)絡(luò)很容易串聯(lián)起來建立多層前饋網(wǎng)絡(luò)。

反饋型網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與單層全互連結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)相同。在反饋型網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)都具有信息處理功能，而且每個(gè)節(jié)點(diǎn)既可以從外界接受輸入，同時(shí)又可以向外界輸出。

四、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種，一個(gè)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一般指生物的大腦神經(jīng)元，細(xì)胞，觸點(diǎn)等組成的網(wǎng)絡(luò)，用于產(chǎn)生生物的意識(shí)，幫助生物進(jìn)行思考和行動(dòng)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡(jiǎn)寫為ANNs）也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型。在工程與學(xué)術(shù)界也常直接簡(jiǎn)稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)）