人工神经网络原理及其应用详细介绍是什么？
这本书是由陈允平、王旭蕊和韩宝亮三位作者共同编著的，它详细介绍了人工神经网络的原理及其在实际应用中的深入探讨。《人工神经网络原理及其应用》由中国电力出版社出版，具有ISBN号码9787508310251，出版日期为2002年8月1日，标志着它的第一次发行。全书共有232页，采用平装形式，方便读者携带和阅读。作为图书类别中的一部，它被归入了"图书>>其它分类"，旨在为读者提供全面且实用的知识内容。这本书不仅涵盖了理论基础，还涵盖了神经网络在各个领域的实际应用案例，对于对人工智能和神经网络感兴趣的人来说，无疑是一本不可多得的参考书籍。
作者：陈允平，王旭蕊，韩宝亮
出版社：中国电力出版社
ISBN：9787508310251
出版时间：2002年8月1日
页数：232页
装帧形式：平装
分类：图书>>其它分类
BP人工神经网络方法
人工神经网络是由大量的类似人脑神经元的简单处理单元广泛地相互连接而成的复杂的网络系统。理论和实践表明，在信息处理方面，神经网络方法比传统模式识别方法更具有优势。人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。神经...
神经网络算法的人工神经网络
其基本原理是通过神经元的连接方式、权重和激活函数来模拟人脑神经的工作过程。在训练过程中，网络通过调整神经元之间的连接权重来优化性能。这种调整过程通常是通过反向传播算法来实现的。通过这种方式，人工神经网络可以自动提取数据中的特征，并进行分类、回归等任务。此外，人工神经网络还具有很强的适应性和...
AlphaGo的神奇全靠它,详解人工神经网络!
人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过...
人工神经网络模型的基本原理
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同...
[机器学习]人工神经网络
机器学习中的神经网络模型借鉴了生物神经元的运作原理，每个神经元通过连接权重与邻近神经元交互，形成复杂的信号传递网络。1943年，McCulloch和Pitts的M-P神经元模型简化了这种机制，通过输入信号的加权和与阈值比较，通过激活函数输出信号。激活函数如sigmoid函数，能将广泛输入压缩到特定范围，解决阶跃函数的...
简述人工神经网络模型的基本原理
简述人工神经网络模型的基本原理如下:人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种模拟人脑神经元网络进行信息处理的模型。它基于大量的简单处理单元（神经元）相互连接，通过并行分布的方式处理信息，实现复杂的逻辑操作和非线性关系。人工神经网络的基本原理可以概括为以下几点：1.并行分布处理：...
结合神经元生物模型,说明神经网络的工作原理
神经网络的工作原理主要基于神经元的生物模型。神经元是神经网络的基本单元，其生物模型主要由胞体和突起两部分组成。胞体负责接收信号并处理，突起则负责传递信号。这些突起可以进一步分为树突和轴突，树突负责接收信号，而轴突则负责将处理后的信号传递给其他神经元。神经元的特性包括兴奋性和传导性。兴奋性是...
人工神经网络(ANN)简述
按照这个原理，科学家提出了M-P模型（取自两个提出者的姓名首字母），M-P模型是对生物神经元的建模，作为人工神经网络中的一个神经元。由MP模型的示意图，我们可以看到与生物神经元的相似之处，x_i表示多个输入，W_ij表示每个输入的权值，其正负模拟了生物神经元中突出的兴奋和抑制；sigma表示将全部...
神经网络原理及应用
工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式 功能：进行信息的并行处理和非线性转化 特点：比较轻松地实现非线性映射过程，具有大规模的计算能力 神经网络的本质：神经网络的本质就是利用计算机语言模拟人类大脑做决定的过程。3. 生物神经元结构 4. 神经元结构模型 xj为输入信号，θi为阈值，wij表示与神...
机器学习之人工神经网络算法
2.神经网络的原理 那么神经网络的学习机理是什么？简单来说，就是分解与整合。一个复杂的图像变成了大量的细节进入神经元，神经元处理以后再进行整合，最后得出了看到的是正确的结论。这就是大脑视觉识别的机理，也是神经网络工作的机理。所以可以看出神经网络有很明显的优点。3.神经网络的逻辑架构 让我们...
梁胥益母： 该技术以贝叶斯概率论和申农的信息论为理论基础,对信息的处理过程更接近人类大脑的逻辑思维过程
桃山区13967032126： spss人工神经网络应用模型如何预测 ？
梁胥益母： 预测方法和原理:1、人工神经网络的预测方法是仿照生理学上的真实人脑神经网络的结构、功能和基本特性,通过计算机网络系统构成基本网络结点(即神经元)所组成的一种信息处理系统.可以记忆(存储)、处理一定的信息,并与其他结点并行工作,通过大量简单的网络结点相互连接,模拟人脑神经处理信息.在模式识别、非线性动态处理、自动控制及预测评价等领域取得了很好的应用效果,为解决大复杂度问题提供了一种相对简单有效的方法.在能源领域,广泛应用于对能源需求、能源价格、能源利用率等的预测
桃山区13967032126： 人工神经网络的发展与应用有哪些呢? ？
梁胥益母： 其中,具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统,已经成为一大研究热点
桃山区13967032126： 请问人工神经网络是什么东西? ？
梁胥益母： 人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(ConnectionModel),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型
桃山区13967032126： 什么是人工神经网络及其算法实现方式？
梁胥益母： 数学工具,实现两组数据的映射(类似函数的映射,不同的是它强大地实现了两组任意阶矩阵之间的映射关系) 最经典的算法是:BP算法. 其思想是利用误差作为修正映射精确度的指导,最终实现符合要求的映射.
桃山区13967032126： 人工神经网络的表现是什么? ？
梁胥益母： 人工神经网络通常呈现为相互连接的“神经元”,它可以从输入的计算值,并且能够机器学习以及模式识别由于它们的自适应性质的系统
桃山区13967032126： 人工神经网络在信息领域中的应用有哪些呢? ？
梁胥益母： 人工神经网络人工神经网络在信息领域中的应用在处理许多问题中,信息来源既不完整,又包含假象,决策规则有时相互矛盾,有时无章可循,这给传统的信息处理方式带来了很大的困难,而神经网络却能很好的处理这些问题,并给出合理的识别与判断
桃山区13967032126： 什么是人工神经网络及其算法实现方式 - ？
梁胥益母： 逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程;它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理;这一过程可以写成串行的指令,让计算机执行.然而,直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生想法或解决问题的办法.这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的.
桃山区13967032126： 简述人工神经网络的结构形式 - ？
梁胥益母： 神经网络有多种分类方式,例如,按网络性能可分为连续型与离散型网络,确定型与随机型网络:按网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络.本章土要简介前向神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络.前向神经网络是...
