人工神經網絡

人工神經網絡是什麼?

一個人工神經元網絡(ANN)是一個計算係統的手術後的神經元在人類的大腦。

人工神經網絡如何工作?

人工神經網絡可以最好視為加權有向圖,通常組織層。這些層特性許多節點模仿人類大腦的生物神經元。相互關聯,包含一個激活函數。第一層接收來自外部世界的原始輸入信號——類似於人類視覺處理視神經。每一層得到的輸出層之前,類似於神經元從視神經坐落進一步接收信號從那些最親近的人。每個節點的輸出被稱為它的激活或節點值。最後一層產生的輸出係統。人工神經網絡是有能力學習的數學模型;通過網絡我們能夠增強現有的數據分析技術。他們是我們看到的原因之一在人工智能(AI)的一個重要進展,機器學習(ML),和深度的學習。

感知器神經網絡

感知器是最簡單的類型的人工神經網絡。這種類型的網絡通常用於二進製預測。感知器隻能工作如果數據是線性可分的。

多層人工神經網絡

一個完全連接的多層神經網絡也稱為多層感知器(MLP)。這種類型的人工神經網絡是由多個層的人工神經元或節點,(例如卷積神經網絡遞歸神經網絡等…)多層安是用來解決更複雜的分類和回歸的任務。最常見的模式是三全反向傳播模型。第一層由輸入神經元,發送數據到第二層,進而發送第三層神經元輸出。

此外,人工神經網絡拓撲結構有兩種:前饋和反饋。

前饋人工神經網絡

在這個安,信息流是單向的。隻在一個方向信息傳播;向前;沒有做任何的反饋循環。它首先通過輸入節點,然後通過隱藏節點(如果有),最後,它通過輸出節點。

反饋人工神經網絡

在這種情況下,有內在反饋網絡的神經元之間的連接。在這裏,反饋循環是允許的。