大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的算法的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、急求人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB算法~~求大蝦教我

• 2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理

• 3、什么是人工神經(jīng)元算法

• 4、什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其算法實(shí)現(xiàn)方式

一、急求人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB算法~~求大蝦教我

你給出了遺傳算法的matlab程序（genetic

agorithm),最好別叫它為基因算法，這不是標(biāo)準(zhǔn)翻譯。

程序里有遺傳算法完整的過程（選擇、交叉、變異、計(jì)算適應(yīng)度值，目標(biāo)就是要fitness=8/sum(error.^2)最大，那么sum(error.^2)也就是均方誤差最小，這也實(shí)現(xiàn)了訓(xùn)練的目的。

看來這個(gè)程序只是用遺傳算法代替了傳統(tǒng)的誤差反射傳播算法，以均方誤差最小作為收斂條件。這不是真正的遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合。有一種模式是用遺傳算法來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值。

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理

一共有四種算法及原理，如下所示：

1、自適應(yīng)諧振理論（ART）網(wǎng)絡(luò)

自適應(yīng)諧振理論（ART）網(wǎng)絡(luò)具有不同的方案。一個(gè)ART-1網(wǎng)絡(luò)含有兩層一個(gè)輸入層和一個(gè)輸出層。這兩層完全互連，該連接沿著正向（自底向上）和反饋（自頂向下）兩個(gè)方向進(jìn)行。

2、學(xué)習(xí)矢量量化（LVQ）網(wǎng)絡(luò)

學(xué)習(xí)矢量量化（LVQ）網(wǎng)絡(luò)，它由三層神經(jīng)元組成，即輸入轉(zhuǎn)換層、隱含層和輸出層。該網(wǎng)絡(luò)在輸入層與隱含層之間為完全連接，而在隱含層與輸出層之間為部分連接，每個(gè)輸出神經(jīng)元與隱含神經(jīng)元的不同組相連接。

3、Kohonen網(wǎng)絡(luò)

Kohonen網(wǎng)絡(luò)或自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)含有兩層，一個(gè)輸入緩沖層用于接收輸入模式，另一個(gè)為輸出層，輸出層的神經(jīng)元一般按正則二維陣列排列，每個(gè)輸出神經(jīng)元連接至所有輸入神經(jīng)元。連接權(quán)值形成與已知輸出神經(jīng)元相連的參考矢量的分量。

4、Hopfield網(wǎng)絡(luò)

Hopfield網(wǎng)絡(luò)是一種典型的遞歸網(wǎng)絡(luò)，這種網(wǎng)絡(luò)通常只接受二進(jìn)制輸入（0或1）以及雙極輸入（+1或-1）。它含有一個(gè)單層神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元與所有其他神經(jīng)元連接，形成遞歸結(jié)構(gòu)。

擴(kuò)展資料：

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的歷史背景：

該算法系統(tǒng)是 20 世紀(jì) 40 年代后出現(xiàn)的。它是由眾多的神經(jīng)元可調(diào)的連接權(quán)值連接而成，具有大規(guī)模并行處理、分布式信息存儲(chǔ)、良好的自組織自學(xué)習(xí)能力等特點(diǎn)。

BP算法又稱為誤差反向傳播算法，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種監(jiān)督式的學(xué)習(xí)算法。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在理論上可以逼近任意函數(shù)，基本的結(jié)構(gòu)由非線性變化單元組成，具有很強(qiáng)的非線性映射能力。

而且網(wǎng)絡(luò)的中間層數(shù)、各層的處理單元數(shù)及網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)系數(shù)等參數(shù)可根據(jù)具體情況設(shè)定，靈活性很大，在優(yōu)化、信號(hào)處理與模式識(shí)別、智能控制、故障診斷等許 多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。

參考資料來源：百度百科——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

三、什么是人工神經(jīng)元算法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”(ARTIFICIAL

NEURAL

NETWORK，簡(jiǎn)稱ANN)是在對(duì)人腦組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制的認(rèn)識(shí)理解基礎(chǔ)之上模擬其結(jié)構(gòu)和智能行為的一種工程系統(tǒng)。早在本世紀(jì)40年代初期，心理學(xué)家McCulloch、數(shù)學(xué)家Pitts就提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一個(gè)數(shù)學(xué)模型，從此開創(chuàng)了神經(jīng)科學(xué)理論的研究時(shí)代。其后，F(xiàn)

Rosenblatt、Widrow和J.

J

.Hopfield等學(xué)者又先后提出了感知模型，使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得以蓬勃發(fā)展。

神經(jīng)系統(tǒng)的基本構(gòu)造是神經(jīng)元(神經(jīng)細(xì)胞)，它是處理人體內(nèi)各部分之間相互信息傳遞的基本單元。據(jù)神經(jīng)生物學(xué)家研究的結(jié)果表明，人的一個(gè)大腦一般有1010～1011個(gè)神經(jīng)元。每個(gè)神經(jīng)元都由一個(gè)細(xì)胞體，一個(gè)連接其他神經(jīng)元的軸突和一些向外伸出的其它較短分支——樹突組成。軸突的功能是將本神經(jīng)元的輸出信號(hào)(興奮)傳遞給別的神經(jīng)元。其末端的許多神經(jīng)末梢使得興奮可以同時(shí)傳送給多個(gè)神經(jīng)元。樹突的功能是接受來自其它神經(jīng)元的興奮。神經(jīng)元細(xì)胞體將接受到的所有信號(hào)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理(如：加權(quán)求和，即對(duì)所有的輸入信號(hào)都加以考慮且對(duì)每個(gè)信號(hào)的重視程度——體現(xiàn)在權(quán)值上——有所不同)后由軸突輸出。神經(jīng)元的樹突與另外的神經(jīng)元的神經(jīng)末梢相連的部分稱為突觸。

四、什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其算法實(shí)現(xiàn)方式

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世紀(jì)80 年代以來人工智能領(lǐng)域興起的研究熱點(diǎn)。它從信息處理角度對(duì)人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象， 建立某種簡(jiǎn)單模型，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)。在工程與學(xué)術(shù)界也常直接簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，由大量的節(jié)點(diǎn)（或稱神經(jīng)元）之間相互聯(lián)接構(gòu)成。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一種特定的輸出函數(shù)，稱為激勵(lì)函數(shù)（activation function）。每?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)間的連接都代表一個(gè)對(duì)于通過該連接信號(hào)的加權(quán)值，稱之為權(quán)重，這相當(dāng)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。網(wǎng)絡(luò)的輸出則依網(wǎng)絡(luò)的連接方式，權(quán)重值和激勵(lì)函數(shù)的不同而不同。而網(wǎng)絡(luò)自身通常都是對(duì)自然界某種算法或者函數(shù)的逼近，也可能是對(duì)一種邏輯策略的表達(dá)。

最近十多年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究工作不斷深入，已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展，其在模式識(shí)別、智能機(jī)器人、自動(dòng)控制、預(yù)測(cè)估計(jì)、生物、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域已成功地解決了許多現(xiàn)代計(jì)算機(jī)難以解決的實(shí)際問題，表現(xiàn)出了良好的智能特性。

以上就是關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的算法相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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