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ann是什么神经网络

时间: 2024-04-17 19:51:49

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ANN是人工神经网络(Artificial Neural Network)的缩写,是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型或计算模型。它用于进行信息处理和模式识别,由大量的节点(或称神经元)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)。节点间的连接代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,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而不同。

人工神经网络的基本原理是模拟人脑中神经元之间的相互连接和信息传递。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。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而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。

人工神经网络有多种类型,每种类型具有不同的结构和应用,例如前馈神经网络、递归神经网络、深度神经网络和卷积神经网络等。这些不同类型的神经网络在不同的领域和任务中都有其独特的优势和应用价值。

人工神经网络已经取得了很大的进展,在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题,表现出了良好的智能特性。

如需更深入了解人工神经网络,建议查阅相关领域的学术文献或咨询相关领域的专家。


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