何為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型機(jī)理結(jié)構(gòu)介紹

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是深度學(xué)習(xí)中需要考慮的，學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)方向的朋友對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都有一些了解。為增進(jìn)大家對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的認(rèn)識(shí)，本文將對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的機(jī)理結(jié)構(gòu)予以介紹。如果你對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

模擬人類(lèi)實(shí)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)方法問(wèn)世以來(lái)，人們已慢慢習(xí)慣了把這種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接稱(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)辨識(shí)、模式識(shí)別、智能控制等領(lǐng)域有著廣泛而吸引人的前景，特別在智能控制中，人們對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)功能尤其感興趣，并且把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一重要特點(diǎn)看作是解決自動(dòng)控制中控制器適應(yīng)能力這個(gè)難題的關(guān)鍵鑰匙之一。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks,NN)是由大量的、簡(jiǎn)單的處理單元(稱(chēng)為神經(jīng)元)廣泛地互相連接而形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它反映了人腦功能的許多基本特征，是一個(gè)高度復(fù)雜的非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)習(xí)系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行、分布式存儲(chǔ)和處理、自組織、自適應(yīng)和自學(xué)能力，特別適合處理需要同時(shí)考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問(wèn)題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與神經(jīng)科學(xué)、數(shù)理科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、信息科學(xué)、控制論、機(jī)器人學(xué)、微電子學(xué)、心理學(xué)、光計(jì)算、分子生物學(xué)等有關(guān)，是一門(mén)新興的邊緣交叉學(xué)科。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)在于神經(jīng)元。

神經(jīng)元是以生物神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)細(xì)胞為基礎(chǔ)的生物模型。在人們對(duì)生物神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行研究，以探討人工智能的機(jī)制時(shí)，把神經(jīng)元數(shù)學(xué)化，從而產(chǎn)生了神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型。

大量的形式相同的神經(jīng)元連結(jié)在—起就組成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)高度非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。雖然，每個(gè)神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能都不復(fù)雜，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)行為則是十分復(fù)雜的;因此，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以表達(dá)實(shí)際物理世界的各種現(xiàn)象。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是以神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)來(lái)描述的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNuearlNewtokr)s,是對(duì)人類(lèi)大腦系統(tǒng)的一階特性的一種描。簡(jiǎn)單地講,它是一個(gè)數(shù)學(xué)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?節(jié)點(diǎn)特點(diǎn)和學(xué)習(xí)規(guī)則來(lái)表示。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人們的巨大吸引力主要在下列幾點(diǎn)：

1.并行分布處理。

2.高度魯棒性和容錯(cuò)能力。

3.分布存儲(chǔ)及學(xué)習(xí)能力。

4.能充分逼近復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系。

在控制領(lǐng)域的研究課題中，不確定性系統(tǒng)的控制問(wèn)題長(zhǎng)期以來(lái)都是控制理論研究的中心主題之一，但是這個(gè)問(wèn)題一直沒(méi)有得到有效的解決。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，使它在對(duì)不確定性系統(tǒng)的控制過(guò)程中自動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的特性，從而自動(dòng)適應(yīng)系統(tǒng)隨時(shí)間的特性變異，以求達(dá)到對(duì)系統(tǒng)的最優(yōu)控制;顯然這是一種十分振奮人心的意向和方法。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型現(xiàn)在有數(shù)十種之多，應(yīng)用較多的典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、ART網(wǎng)絡(luò)和Kohonen網(wǎng)絡(luò)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元是神經(jīng)元，在數(shù)學(xué)上的神經(jīng)元模型是和在生物學(xué)上的神經(jīng)細(xì)胞對(duì)應(yīng)的?；蛘哒f(shuō)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論是用神經(jīng)元這種抽象的數(shù)學(xué)模型來(lái)描述客觀(guān)世界的生物細(xì)胞的。

很明顯，生物的神經(jīng)細(xì)胞是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論誕生和形成的物質(zhì)基礎(chǔ)和源泉。這樣，神經(jīng)元的數(shù)學(xué)描述就必須以生物神經(jīng)細(xì)胞的客觀(guān)行為特性為依據(jù)。因此，了解生物神經(jīng)細(xì)胞的行為特性就是一件十分重要而必須的事了。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓樸結(jié)構(gòu)也是以生物學(xué)解剖中神經(jīng)細(xì)胞互連的方式為依據(jù)的。對(duì)神經(jīng)細(xì)胞相互作用情況的揭露也是十分重要的。

神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本元素。只有了解神經(jīng)元才能認(rèn)識(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)。在這一節(jié)介紹神經(jīng)元的生物學(xué)解剖，信息的處理與傳遞方式，工作功能以及其數(shù)學(xué)模型。

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