人工神经网络与不同类型
人工神经网络（ANN）是在大脑中建模的，神经元以复杂的模式连接，以处理来自感官的数据，建立记忆并控制身体。人工神经网络是一个基于。。。
人工神经网络（ANN）是在大脑中建模的，神经元以复杂的模式连接，以处理来自感官的数据，建立记忆并控制身体。人工神经网络（ANN）是一种基于生物神经网络操作的系统，也被定义为生物神经系统的仿真。
人工神经网络（ANN）是人工智能（AI）的一部分，这是计算机科学的一个领域，与使计算机表现得更智能有关。人工神经网络（ANN）处理数据并表现出一些智能，它们以模式识别、学习和泛化等方式表现出智能。
人工神经网络是一种程序计算模型，旨在复制人脑的神经结构和功能。
在了解人工神经网络之前，首先我们需要研究什么是神经网络，以及神经元的结构。
神经网络的定义：
神经网络被定义为相互连接的神经元系统。神经元或神经细胞是大脑的基本组成部分，是生物神经网络。神经元的结构如下所示
人工神经网络是以大脑为模型的计算工具。它由人工产生的神经元的互连结构组成，这些神经元起着数据传输通路的作用。研究人员正在设计人工神经网络来解决模式识别、预测、优化、联想记忆和控制方面的各种问题。
人工神经网络被描述为形成互连神经元的第二好方法。这些人工神经网络用于建模大脑，也用于执行特定的计算任务。一个成功的人工神经网络应用将具有字符识别的能力。
神经网络简介：
计算系统由许多简单、高度互连的处理元件组成，它们通过动态响应将信息处理到外部输入。神经元有能力产生线性或非线性响应。非线性人工网络是由非线性神经元相互连接而成的。非线性系统的输入与输出不成比例。
人工神经网络的应用：
- 人工神经网络应用已在太阳能领域用于太阳能蒸汽发电厂的建模和设计。
- 它们在系统建模中很有用，例如在实现复杂映射和系统识别时。
- 人工神经网络用于估计建筑物的热负荷、抛物面槽集热器的截距因子和局部浓度比
- 人工神经网络用于控制、机器人、模式识别、预测、医学、电力系统、制造、优化、信号处理和社会/心理科学的各种应用。
- 它们还被用于预测自然通风试验室中的气流，以及预测太阳能建筑的能耗。
- 它们能够处理嘈杂和不完整的数据，也能够处理非线性问题
- 人工神经网络在通风和空调系统、制冷、建模、供暖、负荷预测、发电系统控制和太阳辐射方面的应用。
人工神经网络应用程序提供了一种解决复杂问题的替代方法，因为它们是最新的信号处理技术之一。人工神经网络提供了难以与其他技术相匹配的真实解决方案。基于神经网络的解决方案在开发、时间和资源方面都非常有效。
神经网络的软件实现可以有它们的优点和缺点。
优势：
- 神经网络可以执行线性程序无法执行的任务。
- 当神经网络的一个元件发生故障时，由于其并行性，它可以继续运行而不会出现任何问题。
- 神经网络在自我学习时不需要重新编程。
- 它可以以一种简单的方式实现，没有任何问题。
- 作为自适应的智能系统，神经网络具有鲁棒性，擅长解决复杂问题。神经网络在编程方面是有效的，科学家们一致认为使用人工神经网络的优势大于风险。
- 它可以在任何应用程序中实现。
缺点：
- 神经网络需要经过训练才能运行。
- 大型神经网络需要很高的处理时间。
- 神经网络的体系结构与微处理器的体系结构和历史不同，因此必须对其进行仿真。
人工神经网络是通过系统的逐步程序开发的，该程序优化了通常称为学习规则的标准。输入/输出训练数据是这些网络的基础，因为它传递发现最佳操作点所需的信息。神经网络的非线性特性使其处理元件在其系统中具有灵活性。
人工神经网络是一个系统，这个系统是一个接收输入、处理数据并提供输出的结构。数据数组中的输入将是WAVE声音、来自图像文件的数据或可以在数组中表示的任何类型的数据。一旦向神经网络提供了输入，则在输出处设置所需的目标响应，并且根据所需响应与实际系统的输出的差来获得误差。误差信息被反馈到系统，并且它以通常被称为学习规则的系统顺序对它们的参数进行许多调整。重复此过程，直到所需的输出被接受为止。
据观察，性能在很大程度上取决于数据，因此应该使用第三方算法（如DSP算法）对数据进行预处理。
人工神经网络的优点：
- 人工神经网络具有灵活性和适应性。
- 人工神经网络用于序列和模式识别系统、数据处理、机器人技术、建模等。
- 人工神经网络通过适应内部和外部参数从周围环境中获取知识，并解决难以管理的复杂问题。
- 它概括了知识，以便对未知情况做出适当的反应。
- 灵活性——人工神经网络具有灵活性，能够根据其发现进行学习、归纳和适应各种情况。
- 非线性–此功能允许网络通过学习有效地获取知识。与传统线性网络相比，这是一个明显的优势，而传统线性网络在建模非线性数据时是不够的。
- 人工神经元网络比传统网络具有更大的容错能力。在不丢失存储数据的情况下，网络能够在其任何组件中重新生成故障。
- 一种基于自适应学习的人工神经元网络。
人工神经网络的类型：
有不同类型的人工神经网络（ANN）——根据人脑神经元和网络功能，人工神经网络或ANN以类似的方式执行任务。大多数人工神经网络与更复杂的生物网络有一些相似之处，并且在它们的预期任务中非常有效，例如分割或分类。人工神经网络的类型
反馈神经网络——在这种类型的人工神经网络中，输出返回到网络中，以在内部实现最佳的进化结果。马萨诸塞大学洛厄尔大气研究中心表示，反馈网络将信息反馈给自己，非常适合解决优化问题。内部系统误差校正使用反馈Ann。
前馈神经网络-前馈网络是一种简单的神经网络，由输入层、输出层和一层或多层神经元组成。通过回顾其输入来评估其输出，可以根据连接神经元的群体行为来注意网络的功率，并决定输出。这种网络的主要优点是它能够学习评估和识别输入模式。
分类预测神经网络–它是前馈神经网络的子集，分类预测神经网络应用于数据挖掘场景。网络被训练来识别特定的模式并将其分类到特定的组中，然后进一步将其分类为网络新的“新模式”。
人工神经网络是对生物神经网络的计算模拟。这些网络具有神经元的行为和电信号，它们在输入（如眼睛或手上的神经末梢）和大脑输出（如对光、触摸或热的反应）之间进行通信。
科学家们正在研究人工神经网络的设计和关于神经元语义通信方式的人工智能的创建。
神经网络软件：
神经网络模拟器是用于模拟人工或生物神经网络行为的软件应用程序。它们专注于一种或有限数量的特定类型的神经网络。与其他数据分析方法相比，神经网络模拟通常提供更快、更准确的预测，因为这些神经网络在数据挖掘中发挥着重要作用过程
它们通常是独立的，不打算生成必须集成在其他软件中的神经网络。模拟器通常有某种形式的内置可视化来监控训练过程。一些模拟器还将神经网络的物理结构可视化。神经网络的概念被广泛用于数据分析。在人工神经网络软件的帮助下，可以进行时间序列预测、函数逼近和回归分析。神经网络的范围几乎是无限的决策、模式识别、预测、自动控制系统和许多其他系统。
神经网络一旦学习到与人类相似的东西，就不需要“重新编程”。
人工神经网络开发的主要目的和意图是用基本的生物神经元解释人工计算模型。它们通过呈现多层前馈网络来概述网络架构和学习过程。建议人工神经网络可以用于其他能源生产领域的建模。为什么人工神经网络的实现是必要的？如果您有任何疑问，请在下面发表评论或访问我们的网站。
图片来源：
- 世界家禽协会的人工神经网络
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