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人工神经网络就像一个黑盒子,用于模拟任意函数。根据一定的训练样本(即所需模拟函数已知的输入和输出关系)神经网络可以改变其内部结构使其模型特性逼近训练样本。即所谓的自学习,自组织和自适应。并且,由于神经网络是采用整体逼近的方式,不会由于个别样本误差而影响整个模型特性,即所谓容错特性。
其实用仿生的例子更容易理解,就像一个婴儿,父母不断教他说话,他最终能学习理解父母语言的意思,并且偶尔父母说错一两个字,孩子也能听懂。
其实用仿生的例子更容易理解,就像一个婴儿,父母不断教他说话,他最终能学习理解父母语言的意思,并且偶尔父母说错一两个字,孩子也能听懂。
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2024-07-20 广告
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