神经网络的功能特点是由什么决定的
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您好,您参考以下内容哦,神经网络的特点
1. 自学习与自适应性
自适应性是指一个系统能够改变自身的性能以适应环境变化的能力。当环境发生变化时,相当于给神经网络输入新的训练样本,网络能够自动调整结构参数,改变映射关系,从而对特定的输入产生相应的期望输出。因此神经网络比使用固定推理方式的专家系统具有更强的适应性,更接近人脑的运行规律。
2. 非线性
现实世界是一个非线性的复杂系统,人脑也是一个非线性的信号处理组织。人工神经元处于激活或抑制状态,表现为数学上的非线性关系。从整体上看,神经网络将知识存储于连接权值中,可以实现各种非线性映射。
3. 鲁棒性和容错性
神经网络具有信息存储的分布性,故局部的损害会使人工神经网络的运行适度减弱,但不会产生灾难性的错误。
4. 计算的并行性与存储的分布性
由神经元特性,神经网络结构,学习和训练三大要素决定的,神经网络具有天然的并行性,这是由其结构特征决定的。每个神经元都可以根据接收到的信息进行独立运算和处理,并输出结果。同一层中的不同神经元可以同时进行运算,然后传输到下一层进行处理。因此,神经网络旺旺能够发挥并行计算的优势,大大提升运行速度。
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咨询记录 · 回答于2024-01-08
神经网络的功能特点是由什么决定的
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好的
**神经网络的特点**
1. **自学习与自适应性**
自适应性是指一个系统能够改变自身的性能以适应环境变化的能力。当环境发生变化时,相当于给神经网络输入新的训练样本,网络能够自动调整结构参数,改变映射关系,从而对特定的输入产生相应的期望输出。因此,神经网络比使用固定推理方式的专家系统具有更强的适应性,更接近人脑的运行规律。
2. **非线性**
现实世界是一个非线性的复杂系统,人脑也是一个非线性的信号处理组织。人工神经元处于激活或抑制状态,表现为数学上的非线性关系。从整体上看,神经网络将知识存储于连接权值中,可以实现各种非线性映射。
3. **鲁棒性和容错性**
神经网络具有信息存储的分布性,故局部的损害会使人工神经网络的运行适度减弱,但不会产生灾难性的错误。
4. **计算的并行性与存储的分布性**
由神经元特性、神经网络结构、学习和训练三大要素决定的,神经网络具有天然的并行性。这是由其结构特征决定的。每个神经元都可以根据接收到的信息进行独立运算和处理,并输出结果。同一层中的不同神经元可以同时进行运算,然后传输到下一层进行处理。因此,神经网络往往能够发挥并行计算的优势,大大提升运行速度。
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