Question

非确定性信号变化服从什么规律

Answer 1

人工神经网络模型考虑网络连接的拓扑结构，神经元的特征，学习规则。目前，有近40种神经网络模型，其中包括反向传播网络，感知器，自组织映射，Hopfield网络，玻耳兹曼机，适应谐振理论。根据连接的拓扑结构，可分为神经网络模型：

（1）之前，网络中的每个神经元网络接受电平输入，并输出到下一级，没有反馈网络，你可以使用一个无环路图。这样的网络来实现从输入空间的变换的信号的输出的空间，从一个简单的非线性函数的多元复合的信息处理能力。网络结构简单，易于实现。反向传播网络是一种典型的前向网络。

（2）反馈网络中神经元之间的网络内的反馈可以用来完成图。该神经网络的信息处理是转型的状态，你可以使用的动力系统处理的理论。系统的稳定性是密切相关的相联存储器功能。 Hopfield网络，Boltzmann机都属于这种类型。

学习的神经网络研究的一个重要内容，通过学习实现其适应性。权重调整根据环境的变化，并提高了系统的行为。 Hebb学习规则的的赫布神经网络学习算法提出奠定了基础。 Hebb规则的学习过程，最终神经元之间的突触，突触的突触神经元的活动之前和之后的接触强度。在此基础上，提出了各种学习规则和算法，以适应不同需求??的网络模型。形成有效的学习算法，例如，神经网络可提供的连接的权重，通过调节构造的内部表示的客观世界，具有的信息处理方法的特点，并反映在网络中的信息的存储和处理连接。
不同的学习环境，学习可分为监督学习和无监督学习的神经网络。监督学习，训练样本的数据施加到所述网络的输入终端，而相应的期望的比较输出和网络输出的误差信号，从而控制连接强度的权重的调整，经过几次训练收敛到一个权重确定。当样品的变化，以适应新的环境，学习可以权重。监督学习神经网络模型反向传播网络，传感器。非监督学习之前，一个给定的标准样品直接放置在网络环境中，学习阶段，并成为一个会话。在这一点上，学习法律的变化服从的演化方程的连接权值。非监督学习Hebb学习规则最简单的例子。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的一个例子，它是基于既定的聚类权重的调整。自组织映射，自适应共振理论网络，了解典型的示范与竞争。
学习的神经网络的非线性动力学，动力系统，非线性规划理论和统计理论，用理论来分析神经网络的演进与自然的吸引，探索协同行为神经网络和集体的计算功能，了解神经信息处理机制。为了研究神经网络的整体性和模糊处理的信息，混沌理论的概念和方法，将起到一定的作用。混沌是一个相当困难的，精确定义的数学概念。在一般情况下，“混沌”是指由确定性方程描述的动力系统的随机性表现出不确定性的行为，或所谓的决心。 “确定性”，因为它的内部原因，而不是所产生的外部噪声或干扰，而“随机性”是指其不规则的，无法预测的行为是可以用统计的方法描述。混沌动力学系统的主要特点是对初始条件的敏感依赖性和混乱的状态反映了内在的随机性。混沌理论描述的基本理论，非线性动力系统的混沌行为，概念，方法，并了解其内在结构的行为与外界的物质，能量和信息交换的过程中，而动力系统的复杂行为比外部和偶然的行为，混乱的状态是一个稳定的状态。混沌系统的稳定状态，包括：固定的，稳定的量，周期，准同时性和混乱的解决方案。混沌轨迹的整体稳定和局部不稳定性的结果的组合，称为奇异吸引子。

Answer 2

变化服从 概率统计 规律