人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么樣的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)
資料介紹
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( Artificial Neural Networks ,ANN)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(BackPropagation )算法又稱(chēng)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。
?。?)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也具有初步的自適應(yīng)與自組織能力。
人類(lèi)大腦有很強(qiáng)的自適應(yīng)與自組織特性,后天的學(xué)習(xí)與訓(xùn)練可以開(kāi)發(fā)許多各具特色的活動(dòng)功能。如盲人的聽(tīng)覺(jué)和觸覺(jué)非常靈敏;聾啞人善于運(yùn)用手勢(shì);訓(xùn)練有素的運(yùn)動(dòng)員可以表現(xiàn)出非凡的運(yùn)動(dòng)技巧等等。
普通計(jì)算機(jī)的功能取決于程序中給出的知識(shí)和能力。顯然,對(duì)于智能活動(dòng)要通過(guò)總結(jié)編制程序?qū)⑹掷щy。
在學(xué)習(xí)或訓(xùn)練過(guò)程中改變突觸權(quán)重值,以適應(yīng)周?chē)h(huán)境的要求。同一網(wǎng)絡(luò)因?qū)W習(xí)方式及內(nèi)容不同可具有不同的功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)具有學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng),可以發(fā)展知識(shí),以致超過(guò)設(shè)計(jì)者原有的知識(shí)水平。通常,它的學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式可分為兩種,一種是有監(jiān)督或稱(chēng)有導(dǎo)師的學(xué)習(xí),這時(shí)利用給定的樣本標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類(lèi)或模仿;另一種是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)或稱(chēng)無(wú)為導(dǎo)師學(xué)習(xí),這時(shí),只規(guī)定學(xué)習(xí)方式或某些規(guī)則,則具體的學(xué)習(xí)內(nèi)容隨系統(tǒng)所處環(huán)境(即輸入信號(hào)情況)而異,系統(tǒng)可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)環(huán)境特征和規(guī)律性,具有更近似人腦的功能。
?。?)泛化能力
泛化能力指對(duì)沒(méi)有訓(xùn)練過(guò)的樣本,有很好的預(yù)測(cè)能力和控制能力。特別是,當(dāng)存在一些有噪聲的樣本,網(wǎng)絡(luò)具備很好的預(yù)測(cè)能力。
(3) 非線性映射能力
當(dāng)對(duì)系統(tǒng)對(duì)于設(shè)計(jì)人員來(lái)說(shuō),很透徹或者很清楚時(shí),則一般利用數(shù)值分析,偏微分方程等數(shù)學(xué)工具建立精確的數(shù)學(xué)模型,但當(dāng)對(duì)系統(tǒng)很復(fù)雜,或者系統(tǒng)未知,系統(tǒng)信息量很少時(shí),建立精確的數(shù)學(xué)模型很困難時(shí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力則表現(xiàn)出優(yōu)勢(shì),因?yàn)樗恍枰獙?duì)系統(tǒng)進(jìn)行透徹的了解,但是同時(shí)能達(dá)到輸入與輸出的映射關(guān)系,這就大大簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)的難度。
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