神经网络+数学建模模型及算法简介
rnn模型公式
rnn模型公式RNN（循环神经网络）的公式如下：ht=f(W⋅[ht−1,xt]+b)h_{t}=f\left(W \cdot \left[h_{t-1},x_{t}\right]+b\right)ht=f(W⋅[ht−1,xt]+b)或者从矩阵分块乘法的角度来看，实际上是等价的：ht=f(W⋅ht−1+U⋅xt+b)h_{t}=f\left(W \cdot h_{t-1}+U \cdotx_{t}+b\right)ht=f(W⋅ht−1+U⋅xt+b)其中，ht表示第t时刻的隐藏状态，W和U是权重矩阵，b是偏置项，f是激活函数，xt是第t时刻的输入。
另外，LSTM（长短期记忆）是RNN的一种变体，其公式如下：遗忘门：ft=σ(Wf⋅[ht−1,xt]+bf)f_{t}=\sigma\left(W_{f} \cdot \left[h_{t-1}, x_{t}\right]+b_{f}\right)ft=σ(Wf⋅[ht−1,xt]+bf) 输入门：it=σ(Wi⋅[ht−1,xt]+bi)i_{t}=\sigma\left(W_{i} \cdot \left[h_{t-1},x_{t}\right]+b_{i}\right)it=σ(Wi⋅[ht−1,xt]+bi) 细胞状态：C\~t=tanh(WC⋅[ht−1,xt]+bC)\tilde{C}_{t}=\tanh \left(W_{C} \cdot\left[h_{t-1}, x_{t}\right]+b_{C}\right)C~t=tanh(WC⋅[ht−1,xt]+bC) 细胞更新：Ct=ft∗Ct−1+it∗C\~tC_{t}=f_{t} C_{t-1}+i_{t} \tilde{C}_{t}Ct=ft∗Ct−1+it∗C~t 输出门：ot=σ(Wo⋅[ht−1,xt]+bo)o_{t}=\sigma\left(W_{o} \cdot \left[h_{t-1}, x_{t}\right]+b_{o}\right)ot=σ(Wo[ht−1,xt]+bo) 输出：ht=ot∗tanh(Ct)h_{t}=o_{t} \tanh \left(C_{t}\right)ht=ot∗tanh(Ct)以上是RNN和LSTM的公式，请注意，这里的符号和参数取决于具体的实现方式。
数学中的神经网络
数学中的神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的数学模型。
它使用非线性函数将输入信号通过多个神经元传递和处理，最终输出结果。
神经网络在数学领域具有重要的应用，本文将从数学的角度来探讨神经网络的原理和应用。
一、神经元模型在神经网络中，神经元是网络的基本单元。
一个神经元接收多个输入信号，通过一个激活函数处理并产生一个输出信号。
神经元的模型可以用数学函数来表示：y = f(w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn + b)其中，x1、x2、...、xn是输入信号，w1、w2、...、wn是权重，b是偏置，f是激活函数。
常用的激活函数有sigmoid函数、ReLU函数等。
sigmoid函数将输入映射到(0, 1)的范围内，ReLU函数则将负数部分置零。
通过调整权重和偏置的数值，神经元可以对输入信号进行不同的处理，从而实现一定的功能。
二、神经网络结构神经网络由多个神经元按层次结构组成。
典型的神经网络包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入信号，隐藏层用于中间数据的传递和处理，输出层产生最终的输出结果。
每个神经元与上一层的所有神经元相连，通过权重和偏置值进行信号传递和处理。
隐藏层和输出层的神经元可以有不同的激活函数，以实现不同的功能。
通过调整神经网络的结构和参数，可以实现不同的计算和学习任务，如分类、回归、聚类等。
三、神经网络的学习算法神经网络的学习过程是通过调整权重和偏置值来最小化误差函数的过程。
常用的学习算法包括反向传播算法和梯度下降算法。
反向传播算法根据误差信号从输出层向输入层逐层传播，通过计算梯度来更新权重和偏置值。
梯度下降算法通过计算误差函数对权重和偏置的偏导数，以负梯度的方向对参数进行更新。
这些学习算法能够使神经网络不断优化和适应不同的输入数据，提高网络的性能和准确性。
四、神经网络在数学中的应用神经网络在数学领域有广泛的应用，以下几个方面是其中的代表：1.函数逼近：神经网络可以通过学习样本数据来近似复杂的非线性函数模型。
神经网络+数学建模模型及算法简介
人工神经网络的工作原理
感知器模型
具体的： 这样的话，我们就可以得到
WT X = 0 j
一、引例
• 思路：作一直线将两类飞蠓分开
• 例如；取A＝（1.44，2.10）和 B＝(1.10，1.16)， 过A B两点作一条直线： • y＝ 1.47x - 0.017 • 其中x表示触角长；y表示翼长． • 分类规则：设一个蚊子的数据为（x, y） • 如果y≥1.47x - 0.017，则判断蚊子属Apf类； • 如果y＜1.47x - 0.017；则判断蚊子属Af类．
oj x2
n
-1
y = f (∑ wi xi − θ )
i =1
y = f (∑wxi ) i
i=1
n
• 参数识别：假设函数形式已知，则可以从已有的 输入输出数据确定出权系数及阈值。
简单原理
人工神经网络是根据人的认识过程而开发出的 一种算法。 假如我们现在只有一些输入和相应的输出，而 对如何由输入得到输出的机理并不清楚，那么我们 可以把输入与输出之间的未知过程看成是一个“网 络”，通过不断地给这个网络输入和相应的输出来 “训练”这个网络，网络根据输入和输出不断地调 节自己的各节点之间的权值来满足输入和输出。这 样，当训练结束后，我们给定一个输入，网络便会 根据自己已调节好的权值计算出一个输出。这就是 神经网络的简单原理。
人工神经网络的分类
按网络连接的拓扑结构分类：
层次型结构：将神经元按功能分成若干层，如输入层、 中间层（隐层）和输出层，各层顺序相连 单 纯 型 层 次 型 结 构
人工神经网络的分类
按网络内部的信息流向分类：
前馈型网络：网络信息处理的方向是从输入层到各隐 层再到输出层逐层进行
神经网络模型的教程及使用方法
神经网络模型的教程及使用方法神经网络模型是一种模仿人脑神经系统工作原理的计算模型。
随着人工智能和深度学习的发展，神经网络模型已经成为一种重要的工具，被广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
本文将介绍神经网络模型的基本原理、常见的网络结构以及使用方法。
一、神经网络模型的基本原理神经网络模型受到人脑神经系统的启发，由神经元、权重和激活函数组成。
神经网络模型的基本思想是通过学习对输入数据进行逐层抽象和组合，最终得到对输入数据的预测输出。
1. 神经元（Neuron）神经元是神经网络的基本单元，接收来自上一层神经元的输入，并将其加权求和后经过激活函数得到输出。
神经元的输入可以来自于其他神经元的输出，也可以来自于外部的输入数据。
2. 权重（Weight）权重是连接神经元之间的参数，用于调节输入信号的重要性。
神经网络的训练过程就是通过不断调整权重的值来优化网络的性能。
3. 激活函数（Activation Function）激活函数决定了神经元的输出。
常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数等。
激活函数的作用是引入非线性因素，提高神经网络模型的表达能力。
二、常见的神经网络模型结构1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最简单的神经网络结构，信号从输入层经过一层一层的传递到输出层，没有反馈连接。
前馈神经网络可以通过增加隐藏层的数量和神经元的个数来提高模型的表达能力。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）卷积神经网络是一种专门用于图像识别的神经网络模型。
它通过局部感知和参数共享来提取图像的特征。
卷积神经网络一般由卷积层、池化层和全连接层组成。
3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network）循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络模型。
它通过循环连接实现对序列数据的建模，可以处理时序数据和语言模型等任务。
神经网络模型及训练方法
神经网络模型及训练方法神经网络模型是深度学习的关键组成部分，它模仿人脑的神经系统结构来解决各种复杂问题。
神经网络模型由多个神经元节点组成，并通过这些节点之间的连接进行信息传递和处理。
在这篇文章中，我们将深入探讨神经网络模型的基本原理和常用的训练方法。
一、神经网络模型的基本原理神经网络模型的核心概念是神经元。
每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，并根据这些输入计算出一个输出信号。
神经网络模型由多层神经元组成，通常分为输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入数据，并将其传递给隐藏层。
隐藏层是实现非线性映射的关键部分。
通过使用激活函数，隐藏层可以学习到更复杂的特征表示。
输出层接收来自隐藏层的信号，并生成最终的输出结果。
神经网络模型的训练过程是通过调整模型中的参数来使其能够更好地拟合训练数据。
参数是神经元之间的连接权重和偏置。
通过将训练数据输入模型，计算模型的输出并与真实值进行比较，可以得到损失函数。
然后，通过梯度下降等优化算法，调整参数的值以最小化损失函数。
二、常用的神经网络模型1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最基本的神经网络模型。
它的输入信号只按照前向的顺序传递，不会产生循环。
前馈神经网络适用于处理静态的输入数据，并能够解决许多分类和回归问题。
它的训练方法主要是通过反向传播算法来更新网络中的参数。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）卷积神经网络是一种专门用于处理图像和视频数据的神经网络模型。
它结构简洁而高效，能够识别和提取图像中的特征。
卷积神经网络利用卷积操作和池化操作来减少参数数量，并通过多层卷积层和全连接层实现图像分类和目标检测等任务。
3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network）循环神经网络是一种具有循环连接的神经网络模型。
它能够处理序列数据，并具有记忆能力。
循环神经网络通过在时间上展开，将过去的信息传递给未来，从而建立起对序列数据的依赖关系。
机器学习中的神经网络算法
机器学习中的神经网络算法机器学习是人工智能领域的核心技术之一。
其基本思想是借助计算机算法自动分析和学习数据，发现数据中蕴含的规律和特征，最终对未知数据做出准确的预测和分类。
神经网络算法是机器学习中最为重要和流行的方法之一。
在本文中，我们将重点介绍神经网络算法的原理、模型和应用。
一、神经网络算法原理神经网络的核心思想是模拟人脑的神经系统，用多层神经元网络来学习和处理信息。
神经元是神经网络的基本单位，它接收来自其他神经元的信号，并根据一定的权重和阈值进行加权和运算，最终输出一个结果。
多个神经元互相连接形成的网络称为神经网络，其中输入层接收外界信息，输出层输出分类结果，中间的隐藏层进行信息处理和特征提取。
神经网络的训练过程就是通过不断调整神经元之间连接的权重和阈值，使网络对输入数据的输出结果不断趋近于实际结果。
二、神经网络算法模型神经网络算法可以分为多种模型，如感知器、多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络等。
其中多层感知器是最常用的模型。
多层感知器是一个由输入层、隐藏层和输出层组成的前向网络，它的主要特点是可以处理非线性问题。
在模型训练过程中，我们通过反向传播算法来调整权重和阈值，使得神经网络对数据的分类结果更加准确。
三、神经网络算法应用神经网络算法被广泛应用于模式识别、图像分析、自然语言处理、语音识别、数据挖掘和预测等领域。
下面我们以图像分类为例，介绍神经网络算法的应用流程。
首先，我们需要准备一组带有标签的图片数据集，将其划分为训练集、验证集和测试集。
然后，通过预处理对图片进行归一化、去噪等操作，保证输入数据的准确性。
接着，我们设计神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量、激活函数、损失函数等参数。
通过训练集对网络进行训练，并在验证集上进行优化，调整超参数和防止过拟合。
最后，在测试集上进行测试，评估神经网络的准确率和性能，对其预测能力进行验证。
总之，神经网络算法是目前机器学习领域最流行和经典的方法之一，其在图像、语音、自然语言等领域都有广泛的应用。
常见神经网络模型的使用方法与优化技巧
常见神经网络模型的使用方法与优化技巧神经网络模型是目前深度学习领域最具代表性的模型之一，其在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了许多重要的突破。
本文将介绍几种常见的神经网络模型的使用方法与优化技巧，帮助读者更好地理解和应用这些模型。
1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种主要用于图像处理任务的神经网络模型。
在使用CNN模型时，首先需要进行数据预处理，包括图像尺寸调整、像素归一化等操作。
接着构建CNN模型，可以使用不同的层级结构如卷积层、池化层和全连接层等，通过调整这些层的参数和结构，可以获得不同的性能表现。
在训练过程中，可以采用优化方法如随机梯度下降（SGD）算法来调整模型权重，以最小化损失函数。
此外，还可以通过数据增强、正则化等技巧提升模型的泛化能力。
2. 递归神经网络（RNN）递归神经网络是一种主要用于序列数据处理任务的神经网络模型。
在使用RNN模型时，需要将输入数据表示成序列形式，例如将句子表示成单词的序列。
为了解决长期依赖问题，RNN引入了循环结构，并通过自反馈的方式将过去的信息传递给当前的状态。
在构建RNN模型时，可以使用不同的单元类型如简单循环单元（SimpleRNN）、门控循环单元（GRU）和长短时记忆单元（LSTM）。
在训练过程中，可以使用优化方法如反向传播算法来调整模型参数。
此外，还可以使用注意力机制和双向RNN等技巧来提升模型的表现。
3. 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种用于生成新样本的神经网络模型。
GAN由两个子网络组成，分别是生成器和判别器。
生成器网络接收随机噪声作为输入，输出伪造的数据样本。
判别器网络用于评估真实样本和生成样本的区别。
在训练过程中，通过对抗的方式使生成器生成的样本更加接近真实样本。
为了优化GAN模型，可以使用各种损失函数如最小二乘损失函数和交叉熵损失函数。
此外，还可以采用批次标准化、深层监督和生成器判别器平衡等技巧来提升模型的稳定性和生成效果。
五大神经网络模型解析
五大神经网络模型解析近年来，人工智能的快速发展使得深度学习成为了热门话题。
而深度学习的核心就在于神经网络，它是一种能够模拟人脑神经系统的计算模型。
今天，我们就来一起解析五大神经网络模型。
1.前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最基本的神经网络模型之一。
在前馈神经网络中，信息是单向传输的，即神经元的输出只会被后续神经元接收，不会造成回流。
前馈神经网络能够拟合线性和非线性函数，因此在分类、预测等问题的解决中被广泛应用。
前馈神经网络的一大优势在于简单易用，但同时也存在一些缺点。
例如，神经网络的训练难度大、泛化能力差等问题，需要不断探索解决之道。
2.循环神经网络（Recurrent Neural Network）与前馈神经网络不同，循环神经网络的信息是可以进行回流的。
这意味着神经元的输出不仅会传向后续神经元，还会传回到之前的神经元中。
循环神经网络在时间序列数据的处理中更为常见，如自然语言处理、语音识别等。
循环神经网络的优点在于增强了神经网络处理序列数据的能力，但是它也存在着梯度消失、梯度爆炸等问题。
为了解决这些问题，一些变种的循环神经网络模型应运而生，如长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。
3.卷积神经网络（Convolutional Neural Network）卷积神经网络是一种类似于图像处理中的卷积操作的神经网络模型。
卷积神经网络通过卷积神经层和池化层的堆叠来对输入数据进行分层提取特征，从而进一步提高分类性能。
卷积神经网络在图像、视频、语音等领域的应用非常广泛。
卷积神经网络的优点在于对于图像等数据具有先天的特征提取能力，可以自动识别边缘、角点等特征。
但是，卷积神经网络也存在着过拟合、泛化能力欠佳等问题。
4.生成对抗网络（Generative Adversarial Network）生成对抗网络可以说是最近几年最热门的神经网络模型之一。
它基于博弈论中的对抗训练模型，由两个神经网络构成：生成器和判别器。
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生物神经网
基本工作机制：
一个神经元有两种状态——兴奋和抑制 平时处于抑制状态的神经元，当接收到其它神 经元经由突触传来的冲击信号时，多个输入在 神经元中以代数和的方式叠加。
进入突触的信号会被加权，起兴奋作用的信号为正， 起抑制作用的信号为负。
如果叠加总量超过某个阈值，神经元就会被激 发进入兴奋状态，发出输出脉冲，并由轴突的 突触传递给其它神经元。
• 分类规则：设一个蚊子的数据为（x, y） • 如果y≥1.47x - 0.017，则判断蚊子属Apf类； • 如果y＜1.47x - 0.017；则判断蚊子属Af类．
人工神经网络的工作原理
感知器模型
一个最简单的单计算节点感知器具有分类功能。其分类 原理是将分类知识存储于感知器的权向量（包含了阈值） 中，由权向量确定的分类判决界面将输入模式分为两类。
-1
1 w1 j x1 w2 j x2 T j 0 输出： oj 1 w1 j x1 w2 j x2 T j 0
则由方程w1jx1+w2jx2-Tj=0确定了二维平面上的一条分 界线
人工神经网络的工作原理
感知器模型
具体的： 则由方程w1jx1+w2jx2-Tj=0确定了二维平面上的一条分 界线(Why?) w1j x1+w2j x2 – Tj = 0 w1j x1 = Tj - w2j x2 x1 = (Tj -w2j x2) / w1j = - ( w2j/ w1j ) x2 +Tj / w1j = a x2 +c
一、引例
• 分类结果 ： (1.24 ， 1.80) ， (1.28 ， 1.84) 属于 Af 类； (1.40，2.04）属于 Apf类．
D
D: (1.40, 2.04)
C
B: (1.24, 1.80)
B
C: (1.28, 1.84)
图2 分类直线图
一、引例
A＝（1.44，2.10）
•缺陷：根据什么原则确定分类直线？
m i 1 m i
z wi xi
i 1
i
m
w x w x
i 1 i
, ,
i
神经元的传递函数
S型传递函数
f(x)
1 1e
x
f(x)
2 1 e x
f (x) 1.0 0
1
1e
x
f (x) 1.0 0.5 0 x
1 e x
x
-1.0
• 注：一个神经元含有与输入向量维数相同个数的 权系数，若将阈值看作是一个权系数，-1是一个 固定的输入，另有n-1个正常的输入，则式也可表 示为： ‘ x1
人工神经网络的分类
按网络连接的拓扑结构分类：
层次型结构：将神经元按功能分成若干层，如输入层、 中间层（隐层）和输出层，各层顺序相连
单 纯 型 层 次 型 结 构
人工神经网络的分类
按网络内部的信息流向分类：
前馈型网络：网络信息处理的方向是从输入层到各隐 层再到输出层逐层进行
前 馈 型 网 络
人工神经网络的工作原理
感知器模型(单层前向神经网络）
输出类别指示 输入样本
X ( x1,x2 ,...xi ,...,xn )T
Y (y1 , y2 ,...yi ,..., ym )T
j=1,2,…,m
T Wj (w1 j ,w2 j ,...w ,...,w ) ij nj
人工神经网络的工作原理
神经网络算法 简介
(1.24,1.80); (1.28，1.84)；（1.40，2.04）．
一、引例
• 1981年生物学家格若根（W． Grogan）和维什（W．Wirth）发现了两 类蚊子(或飞蠓midges)．他们测量了这两类蚊子每个个体的翼长和触角 长，数据如下： • • • • • • • • • 翼长 1.78 1.96 1.86 1.72 2.00 2.00 1.96 1.74 触角长 类别 1.14 Apf 1.18 Apf 1.20 Apf 1.24 Af 1.26 Apf 1.28 Apf 1.30 Apf 1.36 Af
法是一种反复运算的动态过程,这是符号逻辑处理方法所
不具备的性质. 1987年首届国际ANN大会在圣地亚哥召开， 国际ANN联合会成立，创办了多种ANN国际刊物。
u
y
神经网络的学习规则
关键在于如何决定每一神经元的权值。 常用的学习规则有以下几种： (1)Hebb规则 (2)Delta规则 (最小均方差规则 ) (3)反向传播学习方法 (4)Kohonen学习规则(用于无指导训练网络 ) (5)Grosberg学习方法
神经网络常用模型
共70多种，具有代表性的有： （1）感知器（Perceptron） （2）多层前馈（BP）网络 （3）Hopfield网络 (优化) （4）Boltzmann机（在BP中加入噪声） （5）双向联想记忆网络（快速存储）
x2
y
y f ( wi xi )
i 1
n
人工神经元－信息处理单元
i
f ( xi )
人工神经元－信息处理单元
i
f ( xi )
信息输入
人工神经元－信息处理单元
i
f ( xi )
信息传播与处理：加权求和
人工神经元－信息处理单元
i
f ( xi )
信息传播
人工神经元－信息处理单元
oj x2
n -1
-1
y f ( wi xi )
i 1
y f ( wi xi )
i 1
n
• 参数识别：假设函数形式已知，则可以从已有的 输入输出数据确定出权系数及阈值。
简单原理
人工神经网络是根据人的认识过程而开发出的 一种算法。 假如我们现在只有一些输入和相应的输出，而 对如何由输入得到输出的机理并不清楚，那么我们 可以把输入与输出之间的未知过程看成是一个“网 络”，通过不断地给这个网络输入和相应的输出来 “训练”这个网络，网络根据输入和输出不断地调 节自己的各节点之间的权值来满足输入和输出。这 样，当训练结束后，我们给定一个输入，网络便会 根据自己已调节好的权值计算出一个输出。这就是 神经网络的简单原理。
感知器模型
净输入：
n
net j wij xi
i 1
输出为：
n
y j sgn(net j T j ) sgn( wij xi ) sgn(WT j X)
i 0
Tj为阀值，sgn为符号函数
人工神经网络的工作原理(C.)
感知器模型
具体的： 设输入向量X=(x1 ,x2)T x1 x2 oj
……
人工神经网络的工作原理
人工神经网络的工作原理到底是怎样的，我们可 以从一个最简单的网络来剖析，一定程度上打开 这个黑匣子。 1958年，美国心理学家Frank Rosenblatt提出一种 具有单层计算单元的神经网络，称为Perceptron， 即感知器。 感知器是模拟人的视觉接受环境信息，并由神经 冲动进行信息传递的层次型神经网络。 单层感知器的结构与功能都非常简单，以至于在 解决实际问题时很少采用，但由于它在神经网络 研究中具有重要意义，是研究其它网络的基础， 常作为学习神经网络的起点。
x1
oj
-1
x2
单层感知器的局限性是：仅对线性可分问题具有分 类能力。
神经网络研究的发展
(1)第一次热潮(40-60年代未)
1943年,美国心理学家W.McCulloch和数学家W.Pitt 在提出了一个简单的神经元模型，即MP模型。1958年， F.Rosenblatt等研制出了感知机(Perceptron）。 (2)低潮(70-80年代初): (3)第二次热潮 1982年，美国物理学家J.J.Hopfield提出Hopfield模 型，它是一个互联的非线性动力学网络,他解决问题的方
人工神经网络的工作原理
感知器模型
具体的： 这样的话，我们就可以得到
WT j X0
一、引例
• 思路：作一直线将两类飞蠓分开
• 例如；取 A ＝（ 1.44 ， 2.10 ）和 B ＝ (1.10 ， 1.16) ， 过A B两点作一条直线： • y＝ 1.47x - 0.017 • 其中x表示触角长；y表示翼长．
（1）可处理非线性 （2）并行结构．对神经网络中的每一个神经元来说；其 运算都是同样的．这样的结构最便于计算机并行处理． （ 3 ）具有学习和记忆能力．一个神经网络可以通过训练 学习判别事物；学习某一种规律或规则． （4）对数据的可容性大．在神经网络中可以同时使用量化 数据和质量数据（如好、中、差、及格、不及格等）． （5）神经网络可以用大规模集成电路来实现．如美国用 256 个神经元组成的神经网络组成硬件用于识别手写体的邮政编 码．
• 若取A=(1.46,2.10), B=(1.1,1.6)不变，则分类直线 变为 y=1.39x+0.071 分类结果变为： (1.24,1.80)， (1.40,2.04) 属于Apf类； (1.28,1.84)属于Af类 A: (1.40, 2.04)
B: (1.28, 1.84) C: (1.24, 1.80) Aph
人工神经网络的生物学基础
电脉冲 输 入 树 突 细胞体 信息处理 形成 轴突 传输 突 触 输 出
图 12.2 生物神经元功能模型
人工神经网络的生物学基础
信息输入
信息传播与处理
信息传播与处理（整合）
信息传播与处理结果：兴奋与抑制
Байду номын сангаас
信息输出
神经网络的基本思想