3、人工智能神经网络技术解析

人工智能神经网络技术解析

1. 神经网络基础与应用

神经网络（NN）的灵感来源于大脑建模研究。在众多应用领域中，神经网络的实现带来了显著的效率提升和解决复杂问题的能力。以下是神经网络的一些主要应用类别：
- 分类 ：预测输入向量所属的类别。
- 模式匹配 ：生成与给定输入向量最匹配的模式。
- 模式补全 ：补全给定输入向量中缺失的部分。
- 优化 ：在优化问题中找到参数的最优值。
- 控制 ：根据输入向量建议合适的行动。
- 函数逼近/时间序列建模 ：学习输入和期望输出向量之间的函数关系。
- 数据挖掘 ：从数据中发现隐藏模式，也称为知识发现。

神经网络本质上是从 $R^I$ 到 $R^K$ 的非线性映射，即 $f_{NN} : R^I \to R^K$，其中 $I$ 和 $K$ 分别是输入和目标（期望输出）空间的维度。$f_{NN}$ 通常是一组非线性函数的复杂组合，每个神经元对应一个非线性函数。

2. 人工神经元的原理与特性

人工神经元（AN）实现了从 $R^I$ 到 $[0, 1]$ 或 $[-1, 1]$ 的非线性映射，这取决于所使用的激活函数。其输入信号为 $z = (z_1, z_2, \cdots, z_I)$，每个输入信号 $z_i$ 都关联一个权重 $v_i$，用于增强或减弱输入信号。人工神经元计算净输入信号