Question

神经网络算法的优势与应用

Answer 1

人工神经网络（ANN）以大脑处理机制作为基础，开发用于建立复杂模式和预测问题的算法。

首先了解大脑如何处理信息：
在大脑中，有数亿个神经元细胞，以电信号的形式处理信息。外部信息或者刺激被神经元的树突接收，在神经元细胞体中处理，转化成输出并通过轴突,传递到下一个神经元。下一个神经元可以选择接受它或拒绝它，这取决于信号的强度。

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现在，让我们尝试了解 ANN 如何工作：

这里， $w_1$ ， $w_2$ ， $w_3$ 给出输入信号的强度

从上面可以看出，ANN 是一个非常简单的表示大脑神经元如何工作的结构。

为了使事情变得更清晰，用一个简单的例子来理解 ANN：一家银行想评估是否批准贷款申请给客户，所以，它想预测一个客户是否有可能违约贷款。它有如下数据：

所以，必须预测列 X。更接近 1 的预测值表明客户更可能违约。

基于如下例子的神经元结构，尝试创建人造神经网络结构：

通常，上述示例中的简单 ANN 结构可以是：

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ANN 有一些关键优势，使它们最适合某些问题和情况：

ANN 是具有广泛应用的强大的模型。以上列举了几个突出的例子，但它们在医药、安全、银行、金融、政府、农业和国防等领域有着广泛的应用。