神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理是：每個(gè)神經(jīng)元把最初的輸入值乘以一定的權(quán)重，并加上其他輸入到這個(gè)神經(jīng)元里的值(并結(jié)合其他信息值)，最后算出一個(gè)總和，再經(jīng)過神經(jīng)元的偏差調(diào)整，最后用激勵函數(shù)把輸出值標(biāo)準(zhǔn)化?；旧?，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由一層一層的不同的計(jì)算單位連接起來的。我們把計(jì)算單位稱為神經(jīng)元，這些網(wǎng)絡(luò)可以把數(shù)據(jù)處理分類，就是我們要的輸出。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅是現(xiàn)在的思維模式，計(jì)算機(jī)的將來計(jì)算模式，還是簡單的細(xì)胞的運(yùn)算模式。他們沒有真正的思考，而是計(jì)算。計(jì)算是機(jī)器也能夠做到的，因此不管人是否理解或者機(jī)器是否知道，都可以從容應(yīng)對。而不知道的事物如此之多，因此不必?fù)?dān)心他們會自動的進(jìn)入圈套。他們不僅是可以識別計(jì)策的，還是具有分辨計(jì)策的能力的，因此必須留心別進(jìn)入他們的世界，以免變得面目全非。神經(jīng)的聯(lián)系來源于突觸，但是這是復(fù)雜的，因此不要把他們變的簡單化，因?yàn)檫@將把神經(jīng)變的難以顯現(xiàn)。沒有這些就沒有自己。神經(jīng)不僅是可以從一點(diǎn)出發(fā)，到達(dá)任何一點(diǎn)的，還是可以從一個(gè)神經(jīng)進(jìn)入另一個(gè)神經(jīng)的，因此必須小心不要到達(dá)不可及之地。那里是隱私的儲藏地點(diǎn)。那里充滿著機(jī)關(guān)算計(jì)以及絕殺的危險(xiǎn)之地。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能的關(guān)系

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有人工智能方面的應(yīng)用。 它們倆不是從屬關(guān)系,是交叉關(guān)系。

人工智能是統(tǒng)稱，包含的門類很多很多，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只是其中之一。

人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有直接關(guān)系(神經(jīng)元芯片出來后，會怎么樣就不知勞)，只是人工智能模仿了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分功能，過50年后，也許能夠完全模仿，期間計(jì)算機(jī)技術(shù)能按照現(xiàn)在的發(fā)展速度去發(fā)展話，是有可能的。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs)也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NNs)或稱作連接模型(Connection Model)，它是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型NLP (Natural Language Processing) 是指使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對自然語言進(jìn)行處理的一種技術(shù)，它可以幫助我們分析、理解和生成自然語言文本。

BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。

rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種性能優(yōu)良的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，rbf網(wǎng)絡(luò)可以任意精度逼近任意的非線性函數(shù)，且具有全局逼近能力，從根本上解決了bp網(wǎng)絡(luò)的局部最優(yōu)問題，而且拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)緊湊，結(jié)構(gòu)參數(shù)可實(shí)現(xiàn)分離學(xué)習(xí)，收斂速度快。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決哪些問題

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率是固定的，因此網(wǎng)絡(luò)的收斂速度慢，需要較長的訓(xùn)練時(shí)間。對于一些復(fù)雜問題，bp算法需要的訓(xùn)練時(shí)間可能非常長，這主要是由于學(xué)習(xí)速率太小造成的。而rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是種高效的前饋式網(wǎng)絡(luò)，它具有其他前向網(wǎng)絡(luò)所不具有的最佳逼近性能和全局最優(yōu)特性，并且結(jié)構(gòu)簡單，訓(xùn)練速度快。