人工神经网络是怎么学习的呢?.doc
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1、人工神经网络是怎么学习的呢?摘要:从算法的角度看,机器学习有很多种算法,例如回归算法、基于实例的算法、正则化算法、决策树算法、贝叶斯算法、聚合算法、关联规则学习算法和人工神经网络算法。从算法的角度看,机器学习有很多种算法,例如回归算法、基于实例的算法、正则化算法、决策树算法、贝叶斯算法、聚合算法、关联规则学习算法和人工神经网络算法。很多算法可以应用于不同的具体问题;很多具体的问题也需要同时应用好几种不同的算法。由于篇幅有限,我们仅介绍其中(可能是公众心目中名气最大的)一种:人工神经网络。人工神经网络:既然人工智能要模拟人类的思考过程,一些人工智能科学家想,不如我们先看看人类是怎样思考的吧?人类
2、的大脑是一个复杂的神经网络。它的组成单元是神经元。每一个神经元看起来很简单,它们先接收上一个神经细胞的电信号刺激,再向下一个神经细胞发出电信号刺激。别看神经元细胞很简单,但如果神经元的数量很多,它们彼此之间的连接恰到好处,变成神经网络,就可以从简单中演生出复杂的智能来。例如,人类的大脑中含有1千亿个神经元,平均每个神经元跟其他的神经元存在7000个突触连接。一个三岁小孩大脑中,大约会形成1千万亿个突触。随着年龄的增长,人类大脑的突触数量会逐渐减少。成年人的大脑中,大约会有1百万亿到5百万亿个突触。虽然科学家还没有完全搞清楚人类大脑的神经网络的运作方式,但人工智能科学家想,不理解没关系,先在计算
3、机中模拟一组虚拟的神经网络试试看,这就是人工神经网络。在人工神经网络中,每一个小圆圈都是在模拟一个“神经元”。它能够接收从上一层神经元传来的输入信号(也就是一堆数字);根据不同神经元在它眼中的重要性,分配不同的权重,然后将输入信号按照各自的权重加起来(一堆数字乘以权重的大小,再求和);接着,它将加起来结果代入某个函数(通常是非线性函数),进行运算,得到最终结果;最后,它再将这个结果输出给神经网络中的下一层神经元。人工神经网络中的神经元看起来很简单,只知道傻傻地将上一层神经元的输入数据进行简单的运算,然后再傻傻地输出。没想到这一套还真的很管用,运用一系列精巧的算法,再给它投喂大量的数据之后,人工
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