類神經網絡
模仿生物神經網路結構和功能的數學模型或計算模型 / 維基百科,自由的 encyclopedia
類神經網絡(英語:artificial neural network,ANNs)又稱人工神經網絡,簡稱神經網絡(neural network,NNs),在機器學習和認知科學領域,是一種模仿生物神經網絡(動物的中樞神經系統,特別是大腦)的結構和功能的數學模型或計算模型,用於對函數進行估計或近似。神經網絡由大量的類神經元聯結進行計算。大多數情況下類神經網絡能在外界資訊的基礎上改變內部結構,是一種自適應系統(adaptive system),通俗地講就是具備學習功能。現代神經網絡是一種非線性統計性數據建模(概率模型)工具,神經網絡通常是透過一個基於數學統計學類型的學習方法(learning method)得以最佳化,所以也是數學統計學方法的一種實際應用,透過統計學的標準數學方法我們能夠得到大量的可以用函數來表達的局部結構空間,另一方面在人工智能學的人工感知領域,我們透過數學統計學的應用可以來做人工感知方面的決定問題(也就是說透過統計學的方法,類神經網絡能夠類似人一樣具有簡單的決定能力和簡單的判斷能力),這種方法比起正式的邏輯學推理演算更具有優勢。
Quick Facts 上級分類, 話題方面 ...
類神經網絡
上級分類 | 神經網絡、判別模型 |
---|---|
話題方面 | 人工智能、機器學習 |
特性 | types of artificial neural networks |
表現概念 | 生物神經網絡 |
使用 | 啟用功能 |
Stack Exchange標籤 | https://stackoverflow.com/tags/neural-network、https://stats.stackexchange.com/tags/neural-networks、https://cs.stackexchange.com/tags/neural-networks |
Close
和其他機器學習方法一樣,神經網絡已經被用於解決各種各樣的問題,例如機器視覺和語音辨識。這些問題都是很難被傳統基於規則的編程所解決的。