人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)是利用類似大腦的突觸連接結(jié)構(gòu)來處理信息的數(shù)學模型。它是在人類了解自身大腦組織和思維機制的基礎上模擬出來的。它由大量連接的節(jié)點組成，每個節(jié)點代表一個特定的輸出函數(shù)，每兩個節(jié)點之間的連接代表通過該連接的信號的加權(quán)值。網(wǎng)絡的輸出取決于連接方式、權(quán)值和激勵函數(shù)。它從信息處理的角度抽象出人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡，建立一個簡單的模型，根據(jù)不同的連接方式形成不同的網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡是一種操作模型，通常是一種算法或函數(shù)的近似形式，也可能是一種邏輯策略的表達式。人工神經(jīng)網(wǎng)絡植根于神經(jīng)科學、數(shù)學、統(tǒng)計學、物理學、計算機科學和工程科學的技術(shù)中。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展始于20世紀40年代。心理學家弗蘭克·羅森布拉特(Frank Rosenblatt)首先提出了感知器模型，這是一種二元線性判別模型，旨在模擬人類視覺系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。但是，由于其能力有限，不能處理復雜的模式識別問題，所以沒有得到廣泛應用。

20世紀80年代，人工神經(jīng)網(wǎng)絡得到廣泛應用，并發(fā)展了多種神經(jīng)網(wǎng)絡模型。這些模型在處理復雜的模式識別問題方面表現(xiàn)出色，被廣泛應用于圖像識別、語音識別和自然語言處理等領域。90年代，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的應用更加廣泛，出現(xiàn)了大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。這些模型具有較深的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和復雜的算法，可以處理更復雜的模式識別問題，并取得了顯著的效果。

神經(jīng)網(wǎng)絡是模擬人腦連接智能的一種方式。它采用互聯(lián)結(jié)構(gòu)和有效的學習機制，是人工智能發(fā)展的重要方法，也是研究類腦智能的工具。隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡的應用越來越廣泛，包括圖像識別、語音識別、自然語言處理、機器翻譯、智能推薦等。自編碼器是一種無監(jiān)督的特征學習網(wǎng)絡，廣泛應用于數(shù)據(jù)降維、去噪、聚類等方面。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)定義為由若干個非常簡單的處理單元以某種方式連接而成的計算機系統(tǒng)，旨在模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的工作原理。該系統(tǒng)通過其狀態(tài)對外部輸入信息的動態(tài)響應來處理和存儲信息。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡中，神經(jīng)元是基本的處理單元，它接收輸入信號并產(chǎn)生輸出信號。神經(jīng)元之間的連接有權(quán)重，表示相互影響的程度。通過學習和訓練，可以自動調(diào)整權(quán)重以優(yōu)化對外部輸入的響應。根據(jù)連接方式的不同，人工神經(jīng)網(wǎng)絡可分為前向網(wǎng)絡和反饋網(wǎng)絡。無反饋地將網(wǎng)絡信息流從輸入層轉(zhuǎn)發(fā)到輸出層；反饋網(wǎng)絡的每個節(jié)點接收外部輸入和來自其他節(jié)點的反饋輸入，并同時向外部輸出。另一個重要的概念是吸引子，它表示網(wǎng)絡的穩(wěn)定狀態(tài)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的節(jié)點狀態(tài)為1和-1，稱為布爾神經(jīng)元。每個節(jié)點都有一個與之關聯(lián)的權(quán)重，用于調(diào)整對輸入信號的響應程度。在訓練過程中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡會根據(jù)誤差調(diào)整權(quán)重，提高預測精度。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是由多個相互連接的神經(jīng)元組成的復雜網(wǎng)絡系統(tǒng)。每個神經(jīng)元是一個基本單元，它可以接收輸入信號并產(chǎn)生輸出信號。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本組成包括三個部分:輸入層、隱含層和輸出層。

輸入層：人工神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層是數(shù)據(jù)輸入層，從數(shù)據(jù)源接收輸入數(shù)據(jù)，輸入數(shù)據(jù)可以是各種形式的信息，如值、文本、圖像等。輸入層的功能是將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成神經(jīng)網(wǎng)絡可以處理的格式。在具體實現(xiàn)中，輸入層會根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型和問題，將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成神經(jīng)元之間的連接權(quán)值和激活值，以供后續(xù)的隱含層和輸出層使用。

隱蔽層：人工神經(jīng)網(wǎng)絡的隱層是整個神經(jīng)網(wǎng)絡的重要組成部分，位于輸入層和輸出層之間，負責接收輸入層的輸入信號，并將其轉(zhuǎn)換為輸出層的輸出信號。隱層可以由一個或多個神經(jīng)元組成，每個神經(jīng)元接收來自輸入層的輸入信號，對其進行處理，然后將輸出信號傳遞給輸出層。隱層神經(jīng)元的數(shù)量和類型可以根據(jù)問題的復雜程度和數(shù)據(jù)的特點進行調(diào)整。如果輸入層和輸出層的節(jié)點數(shù)較少，可以相應減少隱含層的節(jié)點數(shù)；如果輸入層和輸出層的節(jié)點較多，可以相應增加隱藏層的節(jié)點數(shù)。隱藏層中的神經(jīng)元也可以相互連接，形成復雜的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。這種連接方式可以通過訓練和學習不斷優(yōu)化和調(diào)整，使神經(jīng)網(wǎng)絡更好地適應和處理各種復雜問題。

輸出層：人工神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出層是整個神經(jīng)網(wǎng)絡的核心部分，輸出層是人工神經(jīng)網(wǎng)絡的最后一層。負責將隱含層信息轉(zhuǎn)化為實際輸出結(jié)果。輸出層一般由一個或多個神經(jīng)元組成，每個神經(jīng)元接收來自隱層的輸入信號，通過激活函數(shù)將輸入信號轉(zhuǎn)換為輸出信號。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出層完成前向傳播后，將得到的信號傳遞給下一層神經(jīng)元或輸出層，最終輸出結(jié)果。輸出層神經(jīng)元的數(shù)量和類型可以根據(jù)實際需要進行調(diào)整，以適應不同的任務和問題。在輸出層，通常采用不同的激活函數(shù)對隱含層輸出進行非線性變換，以獲得更加靈活和強大的表達能力。常用的激活函數(shù)有Sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)、tanh函數(shù)等。這些激活功能具有不同的特征和用途。Sigmoid函數(shù)可以將輸入映射到0到1之間的值，這種函數(shù)常用于二進制分類問題。ReLU函數(shù)可以將負無窮大的輸入映射到正無窮大，不飽和且稀疏，適合深度學習。Tanh函數(shù)可以將輸入映射到-1和1之間的值，這通常用于回歸問題。此外，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡中，隱節(jié)點數(shù)和連接權(quán)值也可以調(diào)整。通常采用試湊法來確定最優(yōu)的節(jié)點數(shù)和權(quán)值，也可以用一些優(yōu)化算法來自動調(diào)整。這些優(yōu)化算法包括梯度下降法、隨機梯度下降法、牛頓法等。

神經(jīng)網(wǎng)絡模型是人工智能領域中最重要的分支之一，它有很多種，可以根據(jù)不同的分類標準進行劃分。按結(jié)構(gòu)分類，可分為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、前向神經(jīng)網(wǎng)絡、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡、組合神經(jīng)網(wǎng)絡和混合神經(jīng)網(wǎng)絡。按照功能分類，可以分為有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習。按照任務分類，可以分為分類模型、回歸模型、聚類模型等。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)中有各種算法，其中經(jīng)典的算法有BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法、變學習速度反向傳播算法(VLBP)、隨機梯度下降算法(SGD)等。

反向傳播：BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法是一種反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法。通過不斷調(diào)整網(wǎng)絡權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡輸出盡可能接近期望輸出。下面是BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的詳細介紹:

隨機梯度下降(SGD)是一種重要的優(yōu)化算法，廣泛應用于機器學習和深度學習模型的訓練。訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時，需要設置網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，包括輸入層、輸出層和隱含層的神經(jīng)元個數(shù)，并隨機初始化神經(jīng)元的權(quán)值和閾值。通過計算網(wǎng)絡的輸出值，可以計算出網(wǎng)絡輸出與期望輸出之間的誤差。誤差反向傳播的過程會更新網(wǎng)絡權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡的輸出逐漸逼近預期結(jié)果。最后，重復這一過程，直到網(wǎng)絡性能達到可接受的水平或不再提高。

隨機梯度下降算法：隨機梯度下降(SGD)算法是一種優(yōu)化算法，常用于機器學習和深度學習。在每次迭代中，隨機選擇一個樣本計算梯度，然后更新模型參數(shù)。這種方法可以加快模型的訓練速度，同時可以跳出局部極小值陷阱，找到更好的模型參數(shù)。隨機梯度下降算法有很多變種，比如驅(qū)動量隨機梯度下降，RMSProp，Adam等等。這些變體在基本隨機梯度下降算法的基礎上，引入不同的調(diào)整策略，以加快模型的訓練速度或提高模型的收斂精度。

正則化算法：正則化算法是機器學習和深度學習中常用的優(yōu)化算法，主要作用是降低模型的泛化誤差。在訓練階段，模型可能會學習到一些特定訓練數(shù)據(jù)中的噪聲或冗余信息，導致在測試階段表現(xiàn)不佳。正則化可以通過限制模型參數(shù)使模型更加平滑簡單，從而避免過擬合，提高模型的泛化能力。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的正則化方法可分為參數(shù)正則化、數(shù)據(jù)正則化、標簽正則化和組合正則化。參數(shù)正則化包括L1和L2正則化，通過限制模型參數(shù)使模型更加平滑。數(shù)據(jù)規(guī)范化對數(shù)據(jù)進行預處理，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。標簽正則化平滑標簽以減少過度擬合。組合正則化綜合運用以上方法，達到更好的效果。

大量神經(jīng)細胞通過突觸連接形成神經(jīng)網(wǎng)絡，神經(jīng)網(wǎng)絡模型用于模擬人腦中大量神經(jīng)元活動的過程，包括信息的加工、處理、存儲和搜索過程。它具有以下基本特征:

分布式存儲信息：神經(jīng)網(wǎng)絡存儲信息的方式不同于計算機傳統(tǒng)的思維方式。一條信息不是存儲在一個地方，而是分布在不同的位置。網(wǎng)絡的某一部分也存儲著不止一條信息，它的信息是分布式的。這種分布式存儲方式即使在本地網(wǎng)絡受損的情況下也能恢復原始信息。

并行處理信息：每個神經(jīng)元可以根據(jù)接收到的信息進行獨立的運算和處理，然后將結(jié)果傳遞出去，體現(xiàn)了一種并行處理。對于特定的輸入模式，神經(jīng)網(wǎng)絡通過正向計算生成輸出模式，同時計算每個輸出節(jié)點所代表的邏輯概念。在輸出模式下，通過比較輸出節(jié)點和自身信號的強弱得到具體解，其余解排除在外。這體現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡并行推理信息的特點。

自組織和自學習：神經(jīng)網(wǎng)絡中神經(jīng)元之間的連接強度用權(quán)值來表示，權(quán)值可以預先確定，也可以不斷變化以適應周圍環(huán)境。這個過程體現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡中神經(jīng)元之間相互作用、合作和自組織的學習行為。神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習過程是形象地模擬人的思維方法，是一種完全不同于傳統(tǒng)符號邏輯的非邏輯、非語言的方法。

非線性映射：非線性映射是指輸入和輸出之間沒有明確的線性關系，即輸入和輸出不能用單一的線性函數(shù)來表示。非線性映射可以更好地描述現(xiàn)實世界中的復雜關系，因為它可以捕捉輸入和輸出之間更詳細和復雜的變化。非線性映射有著廣泛的應用，包括人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡、統(tǒng)計分析等領域。

穩(wěn)健性：神經(jīng)網(wǎng)絡的魯棒性是指神經(jīng)網(wǎng)絡在面對噪聲、異常值或擾動時保持其性能的能力。這種魯棒性通常是由于神經(jīng)網(wǎng)絡的高容錯性和魯棒性以及強大的泛化能力。通過訓練，神經(jīng)網(wǎng)絡可以學習輸入到輸出的映射關系，在面對噪聲或異常值時，仍然可以準確地進行預測或分類。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡還可以通過一些技術(shù)來增強其魯棒性，如數(shù)據(jù)增強、正則化、提前停止訓練等。這些技術(shù)可以幫助神經(jīng)網(wǎng)絡更好地進行歸納，并在面對不同的數(shù)據(jù)分布時保持其性能。

容錯能力：容錯是指當錯誤或故障發(fā)生時，計算機系統(tǒng)繼續(xù)正常運行或至少以受控方式恢復執(zhí)行的能力。它是衡量系統(tǒng)可靠性和穩(wěn)定性的重要指標，對保證系統(tǒng)的高可用性和連續(xù)性至關重要。容錯可以通過硬件冗余、軟件冗余、時間冗余等技術(shù)手段來實現(xiàn)，提高系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。

處理大規(guī)模數(shù)據(jù)：深度神經(jīng)網(wǎng)絡建模是處理大規(guī)模任務時非常重要的方法。利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行建模，可以有效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。該模型結(jié)構(gòu)包括輸入層、進化層、全連接層、功能層和輸出層。輸入層負責將特征矩陣輸入模型，進化層通過卷積層和池層進行特征提取和降維，減少全連通層的節(jié)點數(shù)。全連接層用于處理復雜的非線性問題，而功能層將輸入映射到輸出，以實現(xiàn)分類或回歸等任務。

信號處理：神經(jīng)網(wǎng)絡是模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的計算模型，廣泛應用于自適應信號處理和非線性信號處理。可用于自適應信號濾波、時間序列預測、頻譜估計、噪聲消除等任務，也可用于非線性濾波、非線性預測、非線性編碼、調(diào)制/解調(diào)等任務。

模式識別：模式識別包括將輸入模式映射到預處理的數(shù)據(jù)類型，神經(jīng)網(wǎng)絡在這方面得到廣泛應用。它不僅可以處理圖像和地圖等靜態(tài)模式，還可以處理視頻圖像和連續(xù)語音等動態(tài)模式。在靜態(tài)模式識別中，神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)成功地應用于手寫漢字識別、人體生物識別如指紋識別系統(tǒng)、人臉識別系統(tǒng)、虹膜識別系統(tǒng)和故障模式識別。在動態(tài)模式識別中，語音信號識別是一個成功的例子。

自動化領域：人工神經(jīng)網(wǎng)絡在自動化領域應用廣泛，意義重大。它可以處理復雜的非線性問題，提高自動控制的精度和效率。通過構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡模型，可以實現(xiàn)機械設備的智能控制、生產(chǎn)過程的優(yōu)化管理、故障檢測和診斷等功能，極大地推動了自動化領域的發(fā)展和進步。

汽車技術(shù)：人工神經(jīng)網(wǎng)絡是模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的計算模型。它廣泛應用于自適應信號處理和非線性信號處理，在智能車輛領域也有著重要的作用。可用于車輛信號的自適應濾波、時間序列預測等任務，以及智能車輛的非線性信號處理和圖像處理，實現(xiàn)自動駕駛車輛的安全高效運行。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡

軍事工程：將神經(jīng)網(wǎng)絡與紅外搜索合成系統(tǒng)相結(jié)合，可以發(fā)現(xiàn)和跟蹤飛機。比如用神經(jīng)網(wǎng)絡檢測航天衛(wèi)星的動作狀態(tài)，正確率可以達到95%。在密碼學的研究中，可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡設計一個分散的密鑰存儲方案，提高密鑰破解的難度，設計安全的秘密開關，如語音開關、指紋開關等。

水利工程：人工神經(jīng)網(wǎng)絡在水質(zhì)預測中的應用廣泛而有效。它可以處理非線性和不確定性的水質(zhì)問題，通過建立復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，可以實現(xiàn)水質(zhì)數(shù)據(jù)的模式識別和預測。該應用有助于提高水質(zhì)監(jiān)測的準確性和及時性，為水資源管理和保護提供重要支持。

醫(yī)學領域：許多醫(yī)療檢測設備的數(shù)據(jù)是連續(xù)波形的形式，這些波的極性和振幅可以提供有意義的診斷結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡在該領域有著廣泛的應用，一個成功的應用實例就是用神經(jīng)網(wǎng)絡檢測多通道腦電棘波。許多癲癇患者在常規(guī)治療中往往無效，但他們的早期發(fā)現(xiàn)可以受益于腦電棘波檢測系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡腦電棘波檢測系統(tǒng)可用于提供癲癇疼痛的實時檢測和預測。在智能人工呼吸系統(tǒng)中，神經(jīng)網(wǎng)絡還可以用來設置呼吸機的參數(shù)。

傳染病分析：人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型在傳染病中的應用，可以處理復雜的非線性關系，提高預測和控制的準確性。通過構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡模型，可以模擬疾病的傳播過程，預測疫情的發(fā)展趨勢，為制定有效的防控措施提供支持。

信用分析：在信用評估中，需要對不同申請公司的信用進行評估，但往往會出現(xiàn)誤判，給信貸機構(gòu)帶來損失。神經(jīng)網(wǎng)絡評價系統(tǒng)的應用可以避免這種錯誤，提高評價結(jié)果的準確性和可信度。

市場預測：人工神經(jīng)網(wǎng)絡在市場預測領域的應用是廣泛而有效的。它可以處理復雜的非線性和不確定的市場數(shù)據(jù)問題。通過建立深度學習復合預測模型，可以實現(xiàn)股票市場的趨勢預測和價格波動分析，為投資決策提供科學依據(jù)。