Principios y aplicaciones de las redes neuronales
Principios y Aplicaciones de las Redes Neuronales
1.
La red neuronal es un algoritmo que simula las características de comportamiento de las redes neuronales animales y realiza un procesamiento de información paralelo distribuido. Este tipo de red se basa en la complejidad del sistema para lograr el propósito de procesar información ajustando las relaciones interconectadas entre una gran cantidad de nodos internos.
Red neuronal humana
2. Conocimientos básicos de la red neuronal
Composición: una gran cantidad de componentes básicos simples: neuronas conectadas entre sí
Principio de funcionamiento: simula la forma en que los nervios biológicos procesan la información
Función: procesamiento paralelo y transformación no lineal de información
Características: es relativamente fácil realizar el proceso de mapeo no lineal, con grande Potencia informática a gran escala
La esencia de las redes neuronales:
La esencia de las redes neuronales es utilizar el lenguaje informático para simular el proceso de toma de decisiones del cerebro humano.
3. Estructura biológica de la neurona
4. Modelo de estructura neuronal
xj es la señal de entrada, θi es el umbral y wij representa el peso de la conexión. con el valor de la neurona, yi representa el valor de salida
Determine si xjwij es mayor que el umbral θi
5.
Valor crítico.
La red neuronal imita a las neuronas del cerebro cuando el estímulo externo alcanza un cierto umbral, la neurona se estimulará y afectará a la siguiente neurona.
6. Varios modelos de red representativos
Red neuronal directa de una sola capa - red lineal
Red escalonada
Neural directa multicapa Red (la regla de aprendizaje inverso es la red neuronal BP)
Red Elman, red Hopfield, red de memoria asociativa bidireccional, red de competencia autoorganizada, etc.
7. ¿Internet lo hace?
El uso de estos modelos de red puede lograr funciones como aproximación de funciones, agrupación de datos, clasificación de patrones y cálculos de optimización. Por tanto, las redes neuronales son ampliamente utilizadas en el procesamiento de información en campos como la inteligencia artificial, el control automático, la robótica y la estadística. Aunque las redes neuronales se utilizan ampliamente, vale la pena considerar qué estructura de red se debe seleccionar durante un uso específico. Esto requiere que tengamos una comprensión más completa de varias estructuras de redes neuronales.
8. Aplicaciones de redes neuronales