人工神经网络有哪些主要的结构特征_人工神经网络结构 相似

人工神经网络的特点有哪些
人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：

第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。

第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

人工神经网络突出的优点：

(1)可以充分逼近任意复杂的非线性关系；

(2)所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，故有很强的鲁棒性和容错性；

(3)采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能；

(4)可学习和自适应不知道或不确定的系统；

(5)能够同时处理定量、定性知识。

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神经网络 的四个基本属性是什么?
神经网络 的四个基本属性：

（1）非线性：非线性是自然界的普遍特征。脑智能是一种非线性现象。人工神经元处于两种不同的激活或抑制状态，它们在数学上是非线性的。由阈值神经元组成的网络具有更好的性能，可以提高网络的容错性和存储容量。

（2）无限制性：神经网络通常由多个连接广泛的神经元组成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特性，而且还取决于单元之间的相互作用和互连。通过单元之间的大量连接来模拟大脑的非限制性。联想记忆是一个典型的无限制的例子。

（3）非常定性：人工神经网络具有自适应、自组织和自学习的能力。神经网络处理的信息不仅会发生变化，而且非线性动态系统本身也在发生变化。迭代过程通常用来描述动态系统的演化。

（4）非凸性：在一定条件下，系统的演化方向取决于特定的状态函数。例如，能量函数的极值对应于系统的相对稳定状态。非凸性是指函数具有多个极值，系统具有多个稳定平衡态，从而导致系统演化的多样性。

扩展资料：

神经网络的特点优点：

人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：

第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。

第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

参考资料：百度百科——人工神经网络。

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深度学习中什么是人工神经网络？
人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ）是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点，其本质是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成，在模式识别、智能机器人、自动控制、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。

人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统，它是在现代 神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络具有四个基本特征：

（1）非线性– 非线性关系是自然界的普遍特性，人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性。

人工神经网络。

关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。

（2）非局限性– 一个 神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想 记忆是非局限性的典型例子。

（3）非常定性 –人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。

（4）非凸性–一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如 能量函数&