算法大全第19章_神经网络模型

普大帝

你好！我是陪你一起进阶人生的普大帝！愿你成才！祝你成长！   v) t- R: f3 t' S4 b/ y% P4 g- A为大家更新一些算法类的辅助资料，大家在想学习时，或者比赛急需时就可以按照对应的名字找到对应的算法，加以应用了。大家按照下图所示箭头处点击主题，就可以查看到其他算法类内容了，或者搜索框内输入算法大全，也可以搜索到对应的贴子，本篇为第19篇。

4 c, J, `" U. b  p7 {2 J3 [+ q% J神经网络简介
人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及功能的一种抽象数学模型。自 1943 年美国心理学家 W. McCulloch 和数学家 W. Pitts 提出形式神经元的抽象数学模型—MP 模型以来，人工神经网络理论技术经过了 50 多年
8 k3 s# S$ ?4 B( \7 l曲折的发展。特别是 20 世纪 80 年代，人工神经网络的研究取得了重大进展，有关的理论和方法已经发展成一门界于物理学、数学、计算机科学和神经生物学之间的交叉学科。它在模式识别，图像处理，智能控制，组合优化，金融预测与管理，通信，机器人以及专家系统等领域得到广泛的应用，提出了 40 多种神经网络模型，其中比较著名的有感知机，Hopfield 网络，Boltzman 机，自适应共振理论及反向传播网络（BP）等。在这里我们仅讨论最基本的网络模型及其学习算法。
6 l& o* L7 l; J; ~) s. F2 ^1 b8 U1.1 人工神经元模型
下图表示出了作为人工神经网络（artificial neural network，以下简称 NN）的基本单元的神经元模型，它有三个基本要素：
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