2、神经网络基础全面解析

神经网络基础全面解析

1. 人工智能关键技术概述

人工智能致力于设计智能计算机系统，涵盖众多领域，其中神经网络（NN）、模糊逻辑（FL）和遗传算法（GA）是重要组成部分。神经网络是由大量称为神经元的处理元素组成的大规模并行、高度互连的网络；模糊逻辑是用于建模系统不确定性的优秀数学工具；遗传算法则是受生物进化过程启发的非传统搜索和优化算法。这些技术既可以单独应用，也可以集成应用来解决现实世界中的各种问题。

2. 神经网络基本概念

神经网络是生物神经元系统的简化模型，是由高度互连的神经计算元素组成的大规模并行分布式处理系统，具有学习和获取知识的能力。

• 学习与分类 ：存在多种学习机制使神经网络获取知识，根据学习机制和其他特征，神经网络架构可分为不同类型。部分神经网络将学习过程称为训练，将运用所学知识解决问题的能力称为推理。
• 命名与特性 ：它是对中枢神经系统的简化模仿，受人类大脑计算方式的启发。在文献中，该技术还有连接主义网络、神经计算机、并行分布式处理器等别称，神经元也被称为神经节点、处理元素（PEs）和节点。人类大脑会随时间发展，即神经元会适应周围环境，这体现了大脑信息处理能力的可塑性。类似地，神经网络架构也有可塑性和稳定性的特性，需要在保留先前学习信息的同时，对新信息保持开放，但又要对无关信息保持稳定，这就是稳定性 - 可塑性困境。

3. 人类大脑与神经元

人类大脑是极其复杂的器官，目前尚未被完全理解。不过， Ramón Y. Cajál 在 1911 年提出的神经元是大脑基本组成部分的概