人工神经网络(ANN)和不同类型

人工神经网络（ANN）在大脑上进行建模，其中神经元以复杂的图案连接以处理来自感官的数据，建立存储器并控制身体。人工神经网络（ANN）是基于生物神经网络的操作的系统，或者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)的一部分计算机科学领域这与使计算机行为更智能有关。人工神经网络(ANN)处理数据并表现出一定的智能，其行为表现为模式识别、学习和泛化。

人工神经网络是一种编程的计算模型，其旨在复制人脑的神经结构和功能。

在知道人工神经网络之前，首先我们需要研究神经网络以及神经元结构的内容。

神经网络的定义:

神经网络被定义为由相互连接的神经元组成的系统。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

人工神经网络是在大脑中建模的计算工具。它由作为数据传输的途径的互连神经元的互连结构组成。研究人员正在设计人工神经网络（ANNS），以解决模式识别，预测，优化，关联存储器和控制中的各种问题。

人工神经网络被认为是形成相互连接的神经元的第二佳方式。这些人工神经网络用于模拟大脑，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的高度互连的处理元件组成，并且它们以动态状态响应处理到外部输入的信息。Neuron具有产生线性或非线性响应的能力。非线性人工网络由非线性神经元的互连制成。非线性系统具有与输出成比例的输入。

人工神经网络的应用:

• 人工神经网络已在太阳能领域应用于太阳能蒸汽发电厂的建模和设计。
• 它们在系统建模中有用，例如在实现复杂映射和系统识别方面。
• ANN用于估计建筑物的加热负荷，抛物线 - 槽收集器的截距和局部浓度比
• ANN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/心理学科学的各种应用中。
• 它们还被用于自然通风试验室内的空气流动预测和太阳能建筑的能源消耗预测。
• 他们能够处理噪声和不完整的数据，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、供热、负荷预测、发电系统控制和太阳辐射中的应用。

人工神经网络应用提供了一种替代方法来解决复杂问题，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，时间和资源方面非常有效。

软件实现一个神经网络可以做他们的优点和缺点。

好处：

• 神经网络可以执行线性程序无法执行的任务。
• 当神经网络的元素失败时，它可以通过它们的并行性质继续任何问题。
• 神经网络不需要重新编程，因为它学习本身。
• 它可以以简单的方式实现，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。神经网络的编程效率很高，科学家们一致认为，使用神经网络的优点大于风险。
• 它可以在任何应用程序中实现。

缺点:

• 这神经网络需要培训进行操作。
• 需要大的神经网络的高处理时间。
• 神经网络的架构与微处理器的建筑和历史所以他们必须被仿真。

人工神经网络的发展与一个系统的步骤，优化准则通常称为学习规则。输入/输出训练数据是这些网络的基础，因为它传递了发现最佳工作点所需的信息。神经网络的非线性特性使其处理元件在系统中具有灵活性。

人工神经网络是系统，该系统是接收输入的结构，处理数据并提供输出。数据阵列中的输入将是波声，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。一旦将输入呈现给神经网络，所需的目标响应被设置为输出，并且从所需响应的差异以及真实系统的输出获得误差。错误信息被反馈到系统，并以系统顺序对其参数进行许多调整，这是通常称为学习规则的。重复该过程，直到接受所需的输出。

可以看出，性能很大程度上依赖于数据，因此需要使用第三方算法如DSP算法对数据进行预处理。

人工神经网络的好处:

• 人工神经网络是灵活和自适应的。
• 人工神经网络用于序列和模式识别系统，数据处理，机器人，建模等。
• ANN通过适应内部和外部参数来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，以产生对未知情况的充分响应。
• 灵活性——人工神经网络具有灵活性，具有学习、归纳和根据其研究结果适应各种情况的能力。
• 非线性-这个函数允许网络通过学习有效地获取知识。与传统的线性网络相比，这是一个明显的优势，传统的线性网络在建模非线性数据时是不够的。
• 人造神经元网络能够比传统网络更大的容错。如果没有存储数据的丢失，网络就能够在其任何组件中重新生成故障。
• 人工神经元网络基于自适应学习。

人工神经网络的类型：

有不同类型的人工神经网络(ANN) -根据人类大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，并且在它们预期的任务上非常有效，比如分割或分类。人工神经网络的类型

反馈安 -在这些ANN中，输出返回到网络中以在内部达到最佳结果。根据马萨诸塞大学大气研究的说法，反馈网络将信息送回自身并非常适合解决优化问题。反馈ANNS由内部系统纠错使用。

饲料转发ANN -前馈网络是由输入层，输出层和一个或多个神经元组成的简单神经网络。通过审查其输入来评估其输出，可以注意到基于组行为的网络的功率确定连接的神经元和输出。该网络的主要优点是它学会评估和识别输入模式。

分类 - 预测安- 是前馈ANN的子集，并且分类预测ANN应用于数据挖掘方案。培训网络以识别特定模式并将它们分类为特定组，然后进一步将它们分类为网络对网络新的“新颖模式”。

一种人工神经网络是生物神经网络的计算模拟。这些具有神经元的行为和它们在从手中从眼睛或神经结束的输入之间传送到大脑的输出之间的电信号，例如反应的输出光，触摸或热。

科学家们正在研究人工神经网络的设计和神经元语义交流方式的人工智能的创造。

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的行为的软件应用程序。他们专注于一个或有限数量的特定类型的神经网络。网络仿真通常提供与其他数据分析相比的更快更准确的预测方法作为这些神经网络在数据挖掘过程中发挥着重要作用的方法。

它们通常是独立的，并且不打算生成必须集成在其他软件中的神经网络。模拟器通常具有某种形式的内置可视化来监控培训过程。一些模拟器还可视化神经网络的物理结构。神经网络的概念广泛用于分析数据。借助人工神经网络软件，时间序列预测，功能逼近和回归分析可以进行。神经网络的探索几乎无限决策，模式识别，预测，预测，自动控制系统还有许多人。

一旦它学会类似于人类的任何东西，神经网络没有必要“重新编程”。

ANNS发展背后的主要目的和意图是，他们用基本的生物神经元解释人工计算模型.They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用于在其他能量生产领域建模。为什么需要实施人工神经网络？如果您有任何疑问，请在以下评论或访问我们的网站。

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• 人工神经网络WorldPoult.
• 神经元的结构UML
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• 神经网络简介cs.wisc
• 神经网络软件加卡迪夫
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