神經演算法-ag真人国际官网

① 神經網路演算法實例說明有哪些

在網路模型與演算法研究的基礎上，利用人工神經網路組成實際的應用系統，例如，完成某種信號處理或模式識別的功能、構作專家系統、製成機器人、復雜系統控制等等。

縱觀當代新興科學技術的發展歷史，人類在征服宇宙空間、基本粒子，生命起源等科學技術領域的進程中歷經了崎嶇不平的道路。我們也會看到，探索人腦功能和神經網路的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。

② 什麼是神經網路演算法

神經網路是新技術領域中的一個時尚詞彙。很多人聽過這個詞，但很少人真正明白它是什麼。本文的目的是介紹所有關於神經網路的基本包括它的功能、一般結構、相關術語、類型及其應用。

「神經網路」這個詞實際是來自於生物學，而我們所指的神經網路正確的名稱應該是「人工神經網路（anns）」。在本文，我會同時使用這兩個互換的術語。

一個真正的神經網路是由數個至數十億個被稱為神經元的細胞（組成我們大腦的微小細胞）所組成，它們以不同方式連接而型成網路。人工神經網路就是嘗試模擬這種生物學上的體系結構及其操作。在這里有一個難題：我們對生物學上的神經網路知道的不多！因此，不同類型之間的神經網路體系結構有很大的不同，我們所知道的只是神經元基本的結構。

③ 神經網路演算法原理

4.2.1 概述

人工神經網路的研究與計算機的研究幾乎是同步發展的。1943年心理學家mcculloch和數學家pitts合作提出了形式神經元的數學模型，20世紀50年代末，rosenblatt提出了感知器模型，1982年，hopfiled引入了能量函數的概念提出了神經網路的一種數學模型，1986年，rumelhart及lecun等學者提出了多層感知器的反向傳播演算法等。

神經網路技術在眾多研究者的努力下，理論上日趨完善，演算法種類不斷增加。目前，有關神經網路的理論研究成果很多，出版了不少有關基礎理論的著作，並且現在仍是全球非線性科學研究的熱點之一。

神經網路是一種通過模擬人的大腦神經結構去實現人腦智能活動功能的信息處理系統，它具有人腦的基本功能，但又不是人腦的真實寫照。它是人腦的一種抽象、簡化和模擬模型，故稱之為人工神經網路（邊肇祺，2000）。

人工神經元是神經網路的節點，是神經網路的最重要組成部分之一。目前，有關神經元的模型種類繁多，最常用最簡單的模型是由閾值函數、sigmoid 函數構成的模型（圖 4-3）。

儲層特徵研究與預測

以上演算法是對每個樣本作權值修正，也可以對各個樣本計算δ_j後求和，按總誤差修正權值。

④ 神經網路的具體演算法

神經網路和粗集理論是智能信息處理的兩種重要的方法,其任務是從大量觀察和實驗數據中獲取知識、表達知識和推理決策規則。粗集理論是基於不可分辯性思想和知識簡化方法,從數據中推理邏輯規則,適合於數據簡化、數據相關性查找、發現數據模式、從數據中提取規則等。神經網路是利用非線性映射的思想和並行處理方法,用神經網路本身的結構表達輸入與輸出關聯知識的隱函數編碼,具有較強的並行處理、逼近和分類能力。在處理不準確、不完整的知識方面,粗集理論和神經網路都顯示出較強的適應能力,然而兩者處理信息的方法是不同的,粗集方法模擬人類的抽象邏輯思維,神經網路方法模擬形象直覺思維,具有很強的互補性。
首先,通過粗集理論方法減少信息表達的屬性數量,去掉冗餘信息,使訓練集簡化,減少神經網路系統的復雜性和訓練時間;其次利用神經網路優良的並行處理、逼近和分類能力來處理風險預警這類非線性問題,具有較強的容錯能力;再次,粗集理論在簡化知識的同時,很容易推理出決策規則,因而可以作為後續使用中的信息識別規則,將粗集得到的結果與神經網路得到的結果相比較,以便相互驗證;最後,粗集理論的方法和結果簡單易懂,而且以規則的形式給出,通過與神經網路結合,使神經網路也具有一定的解釋能力。因此,粗集理論與神經網路融合方法具有許多優點,非常適合處理諸如企業戰略風險預警這類非結構化、非線性的復雜問題。

關於輸入的問題--輸入模塊。
這一階段包括初始指標體系確定，根據所確定的指標體系而形成的數據採集系統及數據預處理。企業戰略風險的初始評價指標如下：
企業外部因素：政治環境(法律法規及其穩定性)，經濟環境（社會總體收入水平，物價水平，經濟增長率），產業結構（進入產業障礙，競爭對手數量及集中程度），市場環境（市場大小）。
企業內部因素：企業盈利能力（銷售利潤率，企業利潤增長率），產品競爭能力（產品銷售率，市場佔有率），技術開發能力（技術開發費比率，企業專業技術人才比重），資金籌措能力（融資率）,企業職工凝聚力（企業員工流動率），管理人才資源，信息資源；戰略本身的風險因素（戰略目標，戰略重點，戰略措施，戰略方針）。
本文所建立的預警指標系統是針對普遍意義上的企業，當該指標系統運用於實際企業時，需要對具體指標進行適當的增加或減少。因為各個企業有其具體的戰略目標、經營活動等特性。
計算處理模塊。這一模塊主要包括粗集處理部分和神經網路處理部分。
粗集處理階段。根據粗集的簡化規則及決策規則對數據進行約簡，構造神經網路的初始結構，便於神經網路的訓練。
企業戰略風險分析需要解決的問題是在保證對戰略風險狀態評價一致的情況下,選擇最少的特徵集,以便減少屬性維數、降低計算工作量和減少不確定因素的影響,粗集理論中的屬性約簡演算法可以很好地解決這個問題。

然後是輸出模塊~
該模塊是對將發生的戰略風險問題發出警報。
按照戰略風險大小強弱程度的不同，可將其分為三個層次。第一層次是輕微戰略風險，是損失較小、後果不甚明顯，對企業的戰略管理活動不構成重要影響的各類風險。這類風險一般情況下無礙大局，僅對企業形成局部和微小的傷害。第二層次是一般戰略風險，是損失適中、後果明顯但不構成致命性威脅的各類風險。這類風險的直接後果使企業遭受一定損失，並對其戰略管理的某些方面帶來較大的不利影響或留有一定後遺症。第三層次是致命性戰略風險，指損失較大，後果嚴重的風險。這類風險的直接後果往往會威脅企業的生存，導致重大損失，使之一時不能恢復或遭受破產。在實際操作中，每個企業應根據具體的狀況，將這三個層次以具體的數值表現出來。

下面回答你的問題：

總的來說，神經網路輸入的是初始指標體系；輸出的是風險。

你所說的風險應該說屬於輸出范疇，具體等級分為三級:無警、輕警、重警，並用綠、黃、紅三種顏色燈號表示。其中綠燈區表示企業綜合指標所反映的實際運行值與目標值基本一致，運行良好;黃燈區表示企業綜合指標所反映的實際運行值與目標值偏離較大，要引起企業的警惕。若採取一定的措施可轉為綠燈區，若不重視可在短期內轉為紅燈區;紅燈區則表示這種偏離超過企業接受的可能，並給企業帶來整體性的重大損失。例如:銷售利潤率極低、資產負債率過高，資源配置不合理、缺乏發展後勁等，必須找出原因，繼而採取有效措施，使企業的戰略管理活動始終處於「安全」的狀態。

希望以上答案能夠幫到你，祝你好運~

⑤ 神經網路演算法的三大類分別是

神經網路演算法的三大類分別是：

1、前饋神經網路：

這是實際應用中最常見的神經網路類型。第一層是輸入，最後一層是輸出。如果有多個隱藏層，我們稱之為「深度」神經網路。他們計算出一系列改變樣本相似性的變換。各層神經元的活動是前一層活動的非線性函數。

2、循環網路：

循環網路在他們的連接圖中定向了循環，這意味著你可以按照箭頭回到你開始的地方。他們可以有復雜的動態，使其很難訓練。他們更具有生物真實性。

循環網路的目的是用來處理序列數據。在傳統的神經網路模型中，是從輸入層到隱含層再到輸出層，層與層之間是全連接的，每層之間的節點是無連接的。但是這種普通的神經網路對於很多問題卻無能無力。

循環神經網路，即一個序列當前的輸出與前面的輸出也有關。具體的表現形式為網路會對前面的信息進行記憶並應用於當前輸出的計算中，即隱藏層之間的節點不再無連接而是有連接的，並且隱藏層的輸入不僅包括輸入層的輸出還包括上一時刻隱藏層的輸出。

3、對稱連接網路：

對稱連接網路有點像循環網路，但是單元之間的連接是對稱的（它們在兩個方向上權重相同）。比起循環網路，對稱連接網路更容易分析。

這個網路中有更多的限制，因為它們遵守能量函數定律。沒有隱藏單元的對稱連接網路被稱為「hopfield 網路」。有隱藏單元的對稱連接的網路被稱為玻爾茲曼機。

(5)神經演算法擴展閱讀：

應用及發展：

心理學家和認知科學家研究神經網路的目的在於探索人腦加工、儲存和搜索信息的機制，弄清人腦功能的機理，建立人類認知過程的微結構理論。

生物學、醫學、腦科學專家試圖通過神經網路的研究推動腦科學向定量、精確和理論化體系發展，同時也寄希望於臨床醫學的新突破；信息處理和計算機科學家研究這一問題的目的在於尋求新的途徑以解決不能解決或解決起來有極大困難的大量問題，構造更加逼近人腦功能的新一代計算機。

⑥ 卷積神經網路演算法是什麼

一維構築、二維構築、全卷積構築。

卷積神經網路（convolutional neural networks, cnn）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路（feedforward neural networks），是深度學習（deep learning）的代表演算法之一。

卷積神經網路具有表徵學習（representation learning）能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也被稱為「平移不變人工神經網路（shift-invariant artificial neural networks, siann）」。

卷積神經網路的連接性：

卷積神經網路中卷積層間的連接被稱為稀疏連接（sparse connection），即相比於前饋神經網路中的全連接，卷積層中的神經元僅與其相鄰層的部分，而非全部神經元相連。具體地，卷積神經網路第l層特徵圖中的任意一個像素（神經元）都僅是l-1層中卷積核所定義的感受野內的像素的線性組合。

卷積神經網路的稀疏連接具有正則化的效果，提高了網路結構的穩定性和泛化能力，避免過度擬合，同時，稀疏連接減少了權重參數的總量，有利於神經網路的快速學習，和在計算時減少內存開銷。

卷積神經網路中特徵圖同一通道內的所有像素共享一組卷積核權重系數，該性質被稱為權重共享（weight sharing）。權重共享將卷積神經網路和其它包含局部連接結構的神經網路相區分，後者雖然使用了稀疏連接，但不同連接的權重是不同的。權重共享和稀疏連接一樣，減少了卷積神經網路的參數總量，並具有正則化的效果。

在全連接網路視角下，卷積神經網路的稀疏連接和權重共享可以被視為兩個無限強的先驗（pirior），即一個隱含層神經元在其感受野之外的所有權重系數恆為0（但感受野可以在空間移動）；且在一個通道內，所有神經元的權重系數相同。

⑦ bp演算法、bp神經網路、遺傳演算法、神經網路這四者之間的關系

這四個都屬於人工智慧演算法的范疇。其中bp演算法、bp神經網路和神經網路
屬於神經網路這個大類。遺傳演算法為進化演算法這個大類。
神經網路模擬人類大腦神經計算過程，可以實現高度非線性的預測和計算，主要用於非線性擬合，識別，特點是需要「訓練」，給一些輸入，告訴他正確的輸出。若干次後，再給新的輸入，神經網路就能正確的預測對於的輸出。神經網路廣泛的運用在模式識別，故障診斷中。bp演算法和bp神經網路是神經網路的改進版，修正了一些神經網路的缺點。
遺傳演算法屬於進化演算法，模擬大自然生物進化的過程：優勝略汰。個體不斷進化，只有高質量的個體（目標函數最小（大））才能進入下一代的繁殖。如此往復，最終找到全局最優值。遺傳演算法能夠很好的解決常規優化演算法無法解決的高度非線性優化問題，廣泛應用在各行各業中。差分進化，蟻群演算法，粒子群演算法等都屬於進化演算法，只是模擬的生物群體對象不一樣而已。

⑧ 神經網路演算法概念

神經網路可以通過大量實際駕駛行為數據中學習避障，提取在路徑規劃中隱含的、難以人工設計的特徵。

⑨ 神經網路演算法原理

神經網路預測學習樣本中的駕駛行為特徵。如圖顯示了某個駕駛場景的行駛路徑深度學習訓練，通過神經網路可以學習駕駛人的行為，並根據當前獲取的環境信息決策行駛軌跡，進而可以控制車輛的轉向、制動、驅動實現軌跡跟蹤。

⑩ 神經網路演算法是什麼

introction
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神經網路是新技術領域中的一個時尚詞彙。很多人聽過這個詞，但很少人真正明白它是什麼。本文的目的是介紹所有關於神經網路的基本包括它的功能、一般結構、相關術語、類型及其應用。

「神經網路」這個詞實際是來自於生物學，而我們所指的神經網路正確的名稱應該是「人工神經網路（anns）」。在本文，我會同時使用這兩個互換的術語。

一個真正的神經網路是由數個至數十億個被稱為神經元的細胞（組成我們大腦的微小細胞）所組成，它們以不同方式連接而型成網路。人工神經網路就是嘗試模擬這種生物學上的體系結構及其操作。在這里有一個難題：我們對生物學上的神經網路知道的不多！因此，不同類型之間的神經網路體系結構有很大的不同，我們所知道的只是神經元基本的結構。

the neuron
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雖然已經確認在我們的大腦中有大約50至500種不同的神經元，但它們大部份都是基於基本神經元的特別細胞。基本神經元包含有synapses、soma、axon及dendrites。synapses負責神經元之間的連接，它們不是直接物理上連接的，而是它們之間有一個很小的空隙允許電子訊號從一個神經元跳到另一個神經元。然後這些電子訊號會交給soma處理及以其內部電子訊號將處理結果傳遞給axon。而axon會將這些訊號分發給dendrites。最後，dendrites帶著這些訊號再交給其它的synapses，再繼續下一個循環。

如同生物學上的基本神經元，人工的神經網路也有基本的神經元。每個神經元有特定數量的輸入，也會為每個神經元設定權重（weight）。權重是對所輸入的資料的重要性的一個指標。然後，神經元會計算出權重合計值（net value），而權重合計值就是將所有輸入乘以它們的權重的合計。每個神經元都有它們各自的臨界值（threshold），而當權重合計值大於臨界值時，神經元會輸出1。相反，則輸出0。最後，輸出會被傳送給與該神經元連接的其它神經元繼續剩餘的計算。

learning
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正如上述所寫，問題的核心是權重及臨界值是該如何設定的呢？世界上有很多不同的訓練方式，就如網路類型一樣多。但有些比較出名的包括back-propagation, delta rule及kohonen訓練模式。

由於結構體系的不同，訓練的規則也不相同，但大部份的規則可以被分為二大類別 - 監管的及非監管的。監管方式的訓練規則需要「教師」告訴他們特定的輸入應該作出怎樣的輸出。然後訓練規則會調整所有需要的權重值（這是網路中是非常復雜的），而整個過程會重頭開始直至數據可以被網路正確的分析出來。監管方式的訓練模式包括有back-propagation及delta rule。非監管方式的規則無需教師，因為他們所產生的輸出會被進一步評估。

architecture
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在神經網路中，遵守明確的規則一詞是最「模糊不清」的。因為有太多不同種類的網路，由簡單的布爾網路（perceptrons），至復雜的自我調整網路（kohonen），至熱動態性網路模型（boltzmann machines）！而這些，都遵守一個網路體系結構的標准。

一個網路包括有多個神經元「層」，輸入層、隱蔽層及輸出層。輸入層負責接收輸入及分發到隱蔽層（因為用戶看不見這些層，所以見做隱蔽層）。這些隱蔽層負責所需的計算及輸出結果給輸出層，而用戶則可以看到最終結果。現在，為免混淆，不會在這里更深入的探討體系結構這一話題。對於不同神經網路的更多詳細資料可以看generation5 essays

盡管我們討論過神經元、訓練及體系結構，但我們還不清楚神經網路實際做些什麼。

the function of anns
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神經網路被設計為與圖案一起工作 - 它們可以被分為分類式或聯想式。分類式網路可以接受一組數，然後將其分類。例如onr程序接受一個數字的影象而輸出這個數字。或者ppda32程序接受一個坐標而將它分類成a類或b類（類別是由所提供的訓練決定的）。更多實際用途可以看applications in the military中的軍事雷達，該雷達可以分別出車輛或樹。

聯想模式接受一組數而輸出另一組。例如hir程序接受一個『臟』圖像而輸出一個它所學過而最接近的一個圖像。聯想模式更可應用於復雜的應用程序，如簽名、面部、指紋識別等。

the ups and downs of neural networks
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神經網路在這個領域中有很多優點，使得它越來越流行。它在類型分類/識別方面非常出色。神經網路可以處理例外及不正常的輸入數據，這對於很多系統都很重要（例如雷達及聲波定位系統）。很多神經網路都是模仿生物神經網路的，即是他們仿照大腦的運作方式工作。神經網路也得助於神經系統科學的發展，使它可以像人類一樣准確地辨別物件而有電腦的速度！前途是光明的，但現在...

是的，神經網路也有些不好的地方。這通常都是因為缺乏足夠強大的硬體。神經網路的力量源自於以並行方式處理資訊，即是同時處理多項數據。因此，要一個串列的機器模擬並行處理是非常耗時的。

神經網路的另一個問題是對某一個問題構建網路所定義的條件不足 - 有太多因素需要考慮：訓練的演算法、體系結構、每層的神經元個數、有多少層、數據的表現等，還有其它更多因素。因此，隨著時間越來越重要，大部份公司不可能負擔重復的開發神經網路去有效地解決問題。

nn 神經網路，neural network
anns 人工神經網路，artificial neural networks
neurons 神經元
synapses 神經鍵
self-organizing networks 自我調整網路
networks modelling thermodynamic properties 熱動態性網路模型


網格演算法我沒聽說過
好像只有網格計算這個詞

網格計算是伴隨著互聯網技術而迅速發展起來的，專門針對復雜科學計算的新型計算模式。這種計算模式是利用互聯網把分散在不同地理位置的電腦組織成一個「虛擬的超級計算機」，其中每一台參與計算的計算機就是一個「節點」，而整個計算是由成千上萬個「節點」組成的「一張網格」， 所以這種計算方式叫網格計算。這樣組織起來的「虛擬的超級計算機」有兩個優勢，一個是數據處理能力超強；另一個是能充分利用網上的閑置處理能力。簡單地講，網格是把整個網路整合成一台巨大的超級計算機，實現計算資源、存儲資源、數據資源、信息資源、知識資源、專家資源的全面共享。