Welche Grundkenntnisse sind zum Erlernen künstlicher neuronaler Netze erforderlich?
Theorie des künstlichen neuronalen Netzwerks Download der Baidu-Netzwerkdiskette: Link: Extraktionscode: rxlc Einführung: Dieses Buch ist ein Einführungsbuch in die Theorie des künstlichen neuronalen Netzwerks. Das Buch ist in zehn Kapitel unterteilt.
Kapitel 1 erläutert hauptsächlich den Ursprung und die Entwicklungsgeschichte, die theoretischen Merkmale und Forschungsrichtungen der Theorie künstlicher neuronaler Netze. In den Kapiteln 2 bis 9 werden mehrere Hauptnetzwerkstrukturen, Algorithmen und Anwendungsmethoden vorgestellt, die relativ ausgereift sind und häufig in der Theorie künstlicher neuronaler Netze verwendet werden. Kapitel 10 nutzt mehr Raum, um die Anwendungsbeispiele der Theorie künstlicher neuronaler Netze in verschiedenen Bereichen vorzustellen.
Google Artificial Intelligence Writing Project: Neural Network Pseudo-Original
Was ist ein neuronales Netzwerk?
Ein neuronales Netzwerk ist ein algorithmisches mathematisches Modell , das die Verhaltensmerkmale tierischer neuronaler Netzwerke nachahmt und eine verteilte parallele Informationsverarbeitung durchführt . Diese Art von Netzwerk beruht auf der Komplexität des Systems, um den Zweck der Informationsverarbeitung zu erreichen, indem die miteinander verbundenen Beziehungen zwischen einer großen Anzahl interner Knoten angepasst werden.
Das biologische neuronale Netzwerk bezieht sich hauptsächlich auf das neuronale Netzwerk des menschlichen Gehirns, das den technischen Prototyp eines künstlichen neuronalen Netzwerks darstellt.
Das menschliche Gehirn stellt die materielle Grundlage des menschlichen Denkens dar. Die Funktion des Denkens liegt in der Großhirnrinde, die etwa 10^11 Neuronen enthält. Jedes Neuron ist über Synapsen mit etwa 103 anderen Neuronen verbunden und bildet so ein hochkomplexes, hochflexibles und dynamisches System Netzwerk.
Als Fachgebiet untersucht das biologische neuronale Netzwerk hauptsächlich die Struktur, Funktion und Arbeitsweise des neuronalen Netzwerks des menschlichen Gehirns mit dem Ziel, die Regeln des menschlichen Gehirndenkens und intelligenter Aktivitäten zu erforschen.
Ein künstliches neuronales Netzwerk stellt im vereinfachten Sinne die technische Wiederauferstehung eines biologischen neuronalen Netzwerks dar. Als Subjekt besteht seine Hauptaufgabe darin, praktische Modelle für künstliche neuronale Netzwerke basierend auf den Prinzipien biologischer neuronaler Netzwerke und den Anforderungen praktischer Anwendungen zu erstellen und entsprechendes Lernen zu entwerfen Algorithmen simulieren bestimmte intelligente Aktivitäten des menschlichen Gehirns und setzen sie dann technisch um, um praktische Probleme zu lösen.
Daher untersuchen biologische neuronale Netze hauptsächlich den Mechanismus der Intelligenz, künstliche neuronale Netze untersuchen hauptsächlich die Realisierung intelligenter Mechanismen, und beide ergänzen sich. Erweiterte Informationen: Der Forschungsinhalt neuronaler Netze ist recht umfangreich und spiegelt die Merkmale multidisziplinärer und interdisziplinärer technischer Bereiche wider.
Die Hauptforschungsarbeit konzentriert sich auf folgende Aspekte: 1. Biologische Prototypen: Untersuchung der biologischen Prototypstrukturen und Funktionsmechanismen von Nervenzellen, neuronalen Netzwerken und Nervensystemen unter den Aspekten Physiologie, Psychologie, Anatomie, Hirnforschung, Pathologie usw.
2. Modelle erstellen Basierend auf der Forschung an biologischen Prototypen theoretische Modelle von Neuronen und neuronalen Netzwerken erstellen. Dazu gehören konzeptionelle Modelle, Wissensmodelle, physikalische und chemische Modelle, mathematische Modelle usw.
3. Algorithmen Konstruieren Sie spezifische neuronale Netzwerkmodelle auf der Grundlage theoretischer Modellforschung, um Computersimulationen zu implementieren oder die Produktion von Hardware vorzubereiten, einschließlich Forschung zu Netzwerk-Lernalgorithmen. Dieser Arbeitsaspekt wird auch Technologiemodellforschung genannt.
Der von neuronalen Netzen verwendete Algorithmus ist die Vektormultiplikation, und symbolische Funktionen und ihre verschiedenen Näherungen sind weit verbreitet. Parallelität, Fehlertoleranz, Hardware-Implementierung und Selbstlerneigenschaften sind einige grundlegende Vorteile neuronaler Netze und sie sind auch der Unterschied zwischen neuronalen Netzberechnungsmethoden und herkömmlichen Methoden.