什么是人工神经网络？(an artificial neural network?)
人工神经网络是一种试图模仿人脑的计算机技术的名称。人工神经网络（ANN）包括模拟神经元和刺激物，用于再现大脑功能。这一广泛的软件和设备使用神经算法模型来创建决策过程，规划者希望这些过程能与人类的思维过程紧密相似。人工神经网络代表了在过去几十年中相对原始的计算机思想的巨大进步 .
神经网络软件传统上应用于游戏和其他涉及相对计算的人类思维的任务。从更生物物理的意义上讲，神经网络是基于对大脑神经元如何交流和传递信息的研究。神经网络的应用包括各种功能的交互作用，工程师通过查看总的生产输出来了解这些人工神经网络系统如何有效地模仿人类思维。ANN的各种“实际应用”包括回归分析、函数近似、机器人技术和一般数据处理 .
针对不同的研究规定，开发了各种类型的人工神经网络。它们使用不同类型的学习模型，如有监督、无监督或强化学习。神经网络的类型包括单向前馈神经网络、径向基函数或RBF网络、Kohonen自组织网络，甚至模块化神经网络，其中较大的网络由几个较小的网络组成
应用于人工神经网络的另一种新结构通常被称为“机器委员会”，其中各种网络结构在决策建模过程中各自提供自己的“投票”或“意见”。这有时也称为联想神经网络或ASNN。这种研究的好处对于相信ASNN可以帮助建模人类群体决策或其他复杂建模的工程师来说是显而易见的，其建模方式与ANN提供的单个决策模型类似。
人工神经网络经常使用的原理称为“模糊逻辑”“模糊”一词用于描述数据或知识中的任何缺口。神经网络通常能够通过受过教育的猜测和统计预测来填补一些数据或知识缺口，这与传统上与电子决策相关的严格的“是或否”二元逻辑形成对比。克服模糊逻辑有助于神经网络在模拟中提供更好的结果。利用先前研究的基础，具有人工神经网络经验的规划者和工程师正在不断增强这些工具的功能，以推动我们对自己大脑知识的边界 .
- 发表于 2021-12-11 10:46
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