特殊情況下需要人工幹預，體現了系統的動態性。

簡介-簡介。很多人都聽說過這個詞，但很少有人真正理解它是什麽。本文的目的是介紹神經網絡的基本知識，包括它的功能、壹般結構、相關術語、類型和應用。“神經網絡”這個詞其實來源於生物學，我們所指的神經網絡的正確名稱應該是“人工神經網絡(ANNs)”。在本文中，我將同時使用這兩個可互換的術語。真正的神經網絡由幾十億到幾十億個被稱為神經元(組成我們大腦的微小細胞)的細胞組成，這些細胞以不同的方式連接起來，形成壹個網絡。人工神經網絡是模擬這種生物結構及其運行的壹種嘗試。這裏有個問題:我們對生物神經網絡了解不多！所以神經網絡的架構在不同類型之間差別很大，我們所知道的都是神經元的基本結構。神經元-基本神經元包括突觸、胞體、軸突和樹突。突觸負責神經元之間的連接。它們沒有直接的物理連接，但它們之間有壹個小間隙，允許電子信號從壹個神經元跳到另壹個神經元。然後這些電信號會交給soma進行處理，處理結果會通過其內部的電信號傳遞給axon。軸突會將這些信號分配給樹突。最後，樹突將這些信號帶到其他突觸，繼續下壹個循環。像生物學中的基本神經元壹樣，人工神經網絡也有基本神經元。每個神經元都有壹定數量的輸入，並且還為每個神經元設置了壹個權重。權重是輸入數據重要性的指標。然後，神經元將計算凈值，即所有輸入的總和乘以它們的權重。每個神經元都有自己的閾值，當總權重大於閾值時，神經元會輸出1。否則，輸出0。最後，輸出將被傳輸到與該神經元相連的其他神經元，以繼續剩余的計算。學習學習學習學習學習學習學習。世界上有許多不同的訓練方法，就像有許多類型的網絡壹樣。但是壹些比較著名的包括反向傳播，德爾塔規則和Kohonen訓練模式。由於結構體系不同，訓練規則也不同，但大部分規則可以分為兩類——有監督的和無監督的。督導模式的訓練規則需要“老師”告訴他們具體的輸入應該是什麽輸出。然後訓練規則會調整所有需要的權重(這在網絡中是非常復雜的)，整個過程會重新開始，直到網絡能夠正確分析數據。監督方法的訓練模式包括反向傳播和德爾塔法則。非管制方法的規則不需要老師，因為他們產生的輸出會被進壹步評估。建築。因為網絡種類繁多，從簡單的感知器到復雜的自調節網絡(Kohonen)再到熱動態網絡模型(Boltzmann machines)！而這些，都遵守壹個網絡架構的標準。網絡包括多個神經元“層”，壹個輸入層、壹個隱藏層和壹個輸出層。輸入層負責接收輸入，並將其分發到隱藏層(因為用戶看不到這些層，所以稱為隱藏層)。這些隱藏層負責所需的計算，並將結果輸出到輸出層，而用戶可以看到最終的結果。現在，為了避免混淆，我不會在這裏深入討論架構的話題。有關不同神經網絡的更多細節，請參見第5代論文。雖然我們已經討論了神經元、訓練和架構，但我們仍然不知道神經網絡實際上是做什麽的。人工神經網絡的功能。分類網絡可以接受壹組數字，然後對它們進行分類。例如，ONR程序接受壹個數字的圖像並輸出該數字。或者PPDA32程序接受壹個坐標並將其分類為A類或B類(類由提供的訓練確定)。為了更實際的目的，妳可以看到軍用雷達在軍事上的應用，它可以分別探測車輛或樹木。關聯模式接受壹組數字，輸出另壹組數字。例如，HIR程序接受壹個“臟”圖像，並輸出它曾經學習過的最接近的圖像。聯想模式可以應用於復雜的應用，比如簽名、人臉識別、指紋識別等等。神經網絡的起伏。它在類型分類/識別方面非常出色。神經網絡可以處理異常和異常的輸入數據，這對於許多系統(如雷達和聲學定位系統)來說非常重要。許多神經網絡模仿生物神經網絡，即它們模仿大腦的工作方式工作。神經網絡也有助於神經科學的發展，讓它可以像人類壹樣準確的分辨物體，擁有計算機的速度！未來是光明的，但是現在...是的，神經網絡也有壹些缺點。這通常是由於缺乏足夠強大的硬件。神經網絡的強大來自於並行處理信息，即同時處理多個數據。所以有壹個串行機模擬並行處理是非常耗時的。神經網絡的另壹個問題是為某個問題構造網絡所定義的條件不足——需要考慮的因素太多:訓練算法、架構、每層神經元的數量、有多少層、數據表示等。，以及其他許多因素。因此，隨著時間變得越來越重要，大多數公司都負擔不起重復開發神經網絡來有效解決問題。NN神經網絡，神經網絡ANNs人工神經網絡，人工神經網絡神經元突觸自組織網絡自調整網絡網絡建模熱力學性質熱力學網絡模型+++++++++++ +++++++++我沒聽說過網格算法。似乎只有網格計算這個詞是隨著互聯網技術迅速發展起來的，是專門針對復雜科學計算的壹種新的計算模式。這種計算模式利用互聯網將分散在不同地理位置的計算機組織成壹臺“虛擬超級計算機”，其中參與計算的每臺計算機都是壹個“節點”，整個計算是由成千上萬個“節點”組成的“網格”，因此這種計算方式被稱為網格計算。這樣組織起來的“虛擬超級計算機”有兩個優點:壹是超強的數據處理能力；另壹種是充分利用互聯網上閑置的處理能力。簡單來說，網格就是將整個網絡整合成壹臺巨大的超級計算機，實現計算資源、存儲資源、數據資源、信息資源、知識資源和專家資源的綜合享用。