带你认识神经网络算法的基本原理是什么(神经网络算法原理介绍)

导语：带你认识神经网络算法的基本原理

神经网络是人脑的某种抽象、简化和模拟。研究神经网络就是要通过对生物神经网络系统的结构、功能及信息处理机理的探索，构造出与大脑神经网络相近数学模型。建立神经网络模型时，由于对神经元生理现象的性质观察角度不同，可以建立不同的神经网络模型。

人工神经元模型主要基于模拟生物神经元的信息传递特性，即输入、输出关系而提出的。如果将生物神经元输入、输出脉冲的密度用模拟电压（或电流）来表示，则生物神经元信息传递的主要特性可以用电路图的简化模型来模拟。

大脑之所以具有思维、推理等高级功能，是由于它具有由无数个神经元相互连接而构成的一个极为庞大而复杂的神经网络系统的缘故。人工神经网络也是一样，单个神经元的功能是很有限的，只有许多神经元按一定规则连接构成的神经网络才具有强大的功能。下面介绍入工神经网络连接的几种常用形式:

1.前向网络:网络中的神经元是分层排列的，每层神经元仅与相邻层的神经元相连接。最上一层为输出层，隐含层的层数可以是一层或多层。其中输入层神经元的连接形式是辐散式;输出层神经元的连接形式是聚合式；而隐含层神经元的连接形式是辐散式和聚合式兼而有之的形式。前向网络是一种得到广泛应用的神经网络。

2.从输出到输入有反馈的前向网络:网络的本身是前向型的，与前一种不同的是从输出到输入有反馈回路。

3.层内互连前向网络:通过层内神经元之间的相互连接，可以实现同一层神经元之间横向抑制或兴奋的机制，从而限制层内能同时动作的神经元数，或者把层内神经元分成若千组，让每组作为一个整体来动作。

4．互连网络:互连网络有全互连和局部互连两种。全互连网络中的每个神经元都与其他神经元相连；局部互连是指互连只是局部的，有些神经元之间没有互连关系。

免责声明:本站部份内容由优秀作者和原创用户编辑投稿，本站仅提供存储服务，不拥有所有权,不承担法律责任。若涉嫌侵权/违法的，请反馈，一经查实立刻删除内容。本文内容由快快网络小若创作整理编辑！