1、人工神经网络的知识表示形式和推理机制
神经网络有多种分类方式，例如，按网络性能可分为连续型与离散型网络，确定型与随机型网络:按网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络。本章土要简介前向神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络。
前向神经网络是数据挖掘中广为应用的一种网络，其原理或算法也是很多神经网络模型的基础。径向基函数神经网络就是一种前向型神经网络。Hopfield神经网络是反馈网络的代表。Hvpfi}ld网络的原型是一个非线性动力学系统，目前，已经在联想记忆和优化计算中得到成功应用。
基本特征
非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。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。
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。
以上内容参考：
谷歌人工智能写作项目：小发猫
2、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模拟大脑。
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，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。
人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部 世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐单元是处在输入和输出单元之间，不能
人工神经网络
由系统外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度，信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。
总结:人工神经网络是一种非程序化、 适应性、大脑风格的信息处理 ，其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。
3、人工神经网络的基础数学模型来自哪里
“纯意念控制”人工神经康复机器人系统2014年6月14日在天津大学和天津市人民医院共同举办的发表会上，由双方共同研制的人工神经康复机器人“神工一号”正式亮相。
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。
基本特征：
（1）非线性 非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。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、人脑神经网络的优点
它们能够胜过几乎所有其他机器学习算法。
神经网络的主要优点在于它们能够胜过几乎所有其他机器学习算法，具有很强的鲁棒性和容错性，因为信息是分布贮于网络内的神经元中。
人脑神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术，人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织，成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。
5、人工神经网络的应用
人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN ），以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。人工神经网络具有自学习、自组织、自适应以及很强的非线性函数逼近能力，拥有强大的容错性。它可以实现仿真、预测以及模糊控制等功能。是处理非线性系统的有力工具。
它是物流合作伙伴选择方法中合作伙伴选择的神经网络算法的另一种名称。它是20世界80年代后迅速发展的一门新兴学科，ANN可以模拟人脑的某些智能行为，如知觉，灵感和形象思维等，具有自学性，自适应和非线性动态处理等特征。
将ANN应用于供应链管理（SCM）环境下合作合办的综合评价选择，意在建立更加接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价选择模型。通过对给定样本模式的学习，获取评价专家的知识，经验，主管判断及对目标重要性的倾向，当对合作伙伴作出综合评价时，该方法可再现评价专家的经验，知识和直觉思维，从而实现了定性分析与定量分析的有效结合，也可以较好的保证合作伙伴综合评价结果的客观性。
在选定评价指标组合的基础上，对评价指标作出评价，得到评价值后，因各指标间没有统一的度量标准，难以进行直接的分析和比较，也不利于输入神经网络计算。因此，在用神经网络进行综合评价之前，应首先将输入的评价值通过隶属函数的作用转换为（0，1]之间的值，即对评价值进行标准无纲量化，并作为神经网络的输入，以使ANN可以处理定量和定性指标。
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6、人类和动物的大脑可以像计算机一样编程吗？
要想给人脑编程，必须弄明白它的工作原理。人脑的工作原理是，增强原理，启动原理，活性原理，遗传原理。首先讨论增强原理，人的外因和内因时时发生变化，例如人的各块肌肉的力气也在不停地变化，而外部各种因素也在时时变化，所以，过去编好的程序，也须时时更新。才能使用。它的原理是，广义讲，一个或多个程序活性最大和另一些程序部分相同或完全相同就相互产生增强，并增强此时所有的活性程序，产生增强程序就是新编程序。狭义上讲，一个程序活性最大，启动程序启动若干个程序，若其中一个程序产生的新生程序和活性最大程序相同，则此时所有活性都被增强。/应强调是必须是此时\。增强的目的是使弱的程序变强，优先启动，以达到程序的更新和优化。这一过程不停地进行。现在把增强原理总结一下。一、大增强与小增强，可以。你可以在大脑里创造任何东西。前不久还有论文说电脑永远不可以超越大脑，所以你把人脑比喻成生物大脑其实是小看了大脑的功能。目前还没有谁用大脑进行编程，不过每天我们面对不同的事情做出不同的判断这件事本身就是不断地创造方法解决问题也就是类似编程的行为。