神经网络基础（神经网络基础知识）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于神经网络基础的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、循环神经网络RNN基础（一）

• 2、

• 3、神经网络模型的介绍

• 4、

一、循环神经网络RNN基础（一）

像是股票、基因组序列这种数据，t-1时刻的数据很有可能会被t时刻的数据存在影响的（像是隐马尔科夫模型），我们称之为序列数据。为了处理这种数据，RNN应运而生，像是存在一定的记忆性。在RNN中，上一时刻隐藏层的的状态参与到了这一时刻的计算，如下图所示。

在t时刻，除了输入xt，还有上一时刻t-1时刻的中间隐藏层的值st-1也被传到了t时刻当做输入。对于t时刻，就同时考虑到了此时和上一时刻的数据。

RNN可以应用于：语音识别、文本分类、情感分类、机器翻译以及我们所熟悉的DNA/RNA序列的分析等等。

RNN存在以下几种不同的结构：

对于简单的RNN模型容易存在以下两种问题：梯度消失和梯度爆炸。这是因为在反向传播算法计算的过程中，假如梯度小于1，那么在较多的层数的连乘中，梯度可能会逐渐趋近于0，造成梯度消失。

（随缘更新RNN~）

二、

三、神经网络模型的介绍

神经网络（Neural Networks,NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。

神经网络的基础在于神经元。

神经元是以生物神经系统的神经细胞为基础的生物模型。在人们对生物神经系统进行研究，以探讨人工智能的机制时，把神经元数学化，从而产生了神经元数学模型。

大量的形式相同的神经元连结在—起就组成了神经网络。神经网络是一个高度非线性动力学系统。虽然，每个神经元的结构和功能都不复杂，但是神经网络的动态行为则是十分复杂的；因此，用神经网络可以表达实际物理世界的各种现象。

神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络(ArtificialNuearlNewtokr)s,是对人类大脑系统的一阶特性的一种描。简单地讲,它是一个数学模型。神经网络模型由网络拓扑．节点特点和学习规则来表示。神经网络对人们的巨大吸引力主要在下列几点：

1．并行分布处理。

2．高度鲁棒性和容错能力。

3．分布存储及学习能力。

4．能充分逼近复杂的非线性关系。

在控制领域的研究课题中，不确定性系统的控制问题长期以来都是控制理论研究的中心主题之一，但是这个问题一直没有得到有效的解决。利用神经网络的学习能力，使它在对不确定性系统的控制过程中自动学习系统的特性，从而自动适应系统随时间的特性变异，以求达到对系统的最优控制；显然这是一种十分振奋人心的意向和方法。

人工神经网络的模型现在有数十种之多，应用较多的典型的神经网络模型包括BP神经网络、Hopfield网络、ART网络和Kohonen网络。 学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中,学习算法的研究有着十分重要的地位。目前,人们所提出的神经网络模型都是和学习算法相应的。所以,有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法。而有的算法可能可用于多种模型。在神经网络中,对外部环境提供的模式样本进行学习训练,并能存储这种模式,则称为感知器;对外部环境有适应能力,能自动提取外部环境变化特征,则称为认知器。神经网络在学习中,一般分为有教师和无教师学习两种。感知器采用有教师信号进行学习,而认知器则采用无教师信号学习的。在主要神经网络如Bp网络,Hopfield网络,ART络和Kohonen网络中;Bp网络和Hopfield网络是需要教师信号才能进行学习的;而ART网络和Khonone网络则无需教师信号就可以学习49[]。所谓教师信号,就是在神经网络学习中由外部提供的模式样本信号。

四、

以上就是关于神经网络基础相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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