人工智能神经网络
神经网络在人工智能中的应用
神经网络在人工智能中的应用人工智能是科技发展的新方向，也是当下最热门的研究领域之一。
神经网络作为人工智能中非常重要的一种算法，被广泛应用于多个领域，比如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。
本文将深入探讨神经网络在人工智能中的应用。
一. 神经网络概念神经网络源于对生物神经系统的模拟，它是一种可以模拟人脑处理任务的计算模型。
神经网络可以看做是一组相互连接的计算单元或神经元，它们以某种方式相互作用，并在这些单元之间传递信息。
在一个神经网络中，每个神经元都接收来自其他神经元的输入，并产生输出，这个输出又可以作为其他神经元的输入等等。
通过这种方式，神经网络可以发现数据之间的非线性联系。
二. 神经网络的优点神经网络具有许多优点：1. 可以探索非线性关系。
神经网络是一种非线性模型，可以识别和处理非线性数据的大量信息。
2. 自适应性强。
神经网络可以自我优化，通过学习经验改进自己的算法，使得预测和推理更为准确。
3. 并行计算能力强。
神经网络在计算过程中，每个神经元都可以同时进行计算，同时进行多任务处理。
4. 容错性强。
即使神经元系统中出现一部分损坏，神经网络仍然可以正常工作，因为神经元之间的连接可以起到冗余的作用。
三. 神经网络在人工智能中的应用1. 计算机视觉神经网络可以在计算机视觉中实现很多技术，比如目标检测、图像分割和人脸识别等。
例如，深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks）是当前计算机视觉领域的主要算法之一，可以对图像进行高效处理和分析，被广泛用于自动驾驶、安防监控等领域。
2. 自然语言处理自然语言处理是指将自然语言转化为人工可读的信息的过程，神经网络在自然语言处理中也有许多用途，比如机器翻译、文本分类、情感分析等。
长短时记忆网络（LSTM）是一种特殊的神经网络，被广泛用于自然语言处理和语音识别中，可以在一定程度上模拟人类的记忆和思考方式。
3. 语音识别语音识别系统最早是基于传统的高斯混合模型和隐马尔科夫模型实现的，但其识别准确率有限。
神经网络在人工智能中的作用与优势
神经网络在人工智能中的作用与优势人工智能（Artificial Intelligence, AI）是当今科技领域的热门话题。
在过去的几十年里，人们对AI的研究不断深入，并取得了许多重要的突破。
神经网络作为人工智能的重要组成部分之一，发挥着关键的作用。
本文将从神经网络的定义、作用以及优势三个方面，探讨神经网络在人工智能中的重要性。
首先，我们先来了解一下神经网络。
神经网络是一种模拟生物神经系统结构和功能的数学模型。
它由大量互相连接的人工神经元构成，这些神经元之间的连接强度可以进行学习和调整。
神经网络通过对数据进行多层次的处理和分析，模拟人类大脑对信息的处理方式，从而实现对复杂问题的解决。
神经网络在人工智能中起到了至关重要的作用。
首先，神经网络在模式识别方面具有强大的能力。
通过从大量的数据中学习和提取特征，神经网络可以识别和分类不同的模式。
例如，在图像识别领域，神经网络能够准确地辨别图像中的人物、物体和场景，具有很高的准确性和鲁棒性。
其次，神经网络在预测和决策方面也具有重要的作用。
通过对历史数据的分析和训练，神经网络可以预测未来的趋势和结果。
这在金融市场、天气预报和医学诊断等领域有着广泛的应用。
同时，神经网络还可以通过学习和自适应的方式，做出决策并适应环境的变化。
这使得神经网络在自动驾驶、智能机器人等领域具有广阔的发展前景。
此外，神经网络还能够实现大规模并行计算，提高计算效率。
神经网络的结构可以同时处理多个输入，并在不同的神经元之间进行并行计算。
这使得神经网络在处理大量数据和复杂计算任务时能够快速且高效地完成。
与传统的计算方法相比，神经网络具有更高的速度和更好的性能表现。
在人工智能的发展过程中，神经网络不仅具备强大的学习能力，还可以不断优化和改进。
通过不断调整神经网络的结构和参数，我们可以改进神经网络的性能和准确度。
这种灵活性和可调性使得神经网络适用于各种不同的任务和应用场景。
无论是语音识别、自然语言处理还是机器翻译，神经网络都可以为其提供支持。
人工智能控制技术课件：神经网络控制
例如，在听觉系统中，神经细胞和纤维是按照其最敏感的频率分
布而排列的。为此，柯赫仑（Kohonen）认为，神经网络在接受外
界输入时，将会分成不同的区域，不同的区域对不同的模式具有
不同的响应特征，即不同的神经元以最佳方式响应不同性质的信
号激励，从而形成一种拓扑意义上的有序图。这种有序图也称之
,
,
⋯
,
)
若 输 入 向 量 X= ( 1
， 权 值 向 量
2
W=(1 , 2 , ⋯ , ) ，定义网络神经元期望输出 与
实际输出 的偏差E为：
E= −
PERCEPTRON学习规则
感知器采用符号函数作为转移函数，当实际输出符合期
望时，不对权值进行调整，否则按照下式对其权值进行
单神经元网络
对生物神经元的结构和功能进行抽象和
模拟，从数学角度抽象模拟得到单神经
元模型，其中 是神经元的输入信号，
表示一个神经元同时接收多个外部刺激；
是每个输入所对应的权重，它对应
于每个输入特征，表示其重要程度；
是神经元的内部状态； 是外部输入信
号； 是一个阈值（Threshold）或称为
第三代神经网络：
2006年，辛顿（Geofrey Hinton）提出了一种深层网络模型——深度
置信网络（Deep Belief Networks，DBN），令神经网络进入了深度
学习大发展的时期。深度学习是机器学习研究中的新领域，采用无
监督训练方法达到模仿人脑的机制来处理文本、图像等数据的目的。
控制方式，通过神经元及其相互连接的权值，逼近系统
人工智能神经网络
人工智能神经网络人工智能神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种模拟人脑神经网络的计算模型。
它由一些简单的单元（神经元）组成，每个神经元都接收一些输入，并生成相关的输出。
神经元之间通过一些连接（权重）相互作用，以完成某些任务。
神经元神经元是神经网络中的基本单元，每个神经元都有多个输入和一个输出。
输入传递到神经元中，通过一些计算生成输出。
在人工神经网络中，神经元的模型是将所有输入加权求和，将权重乘以输入值并加上偏差值（bias），然后将结果带入激活函数中。
激活函数决定神经元的输出。
不同类型的神经元使用不同的激活函数，如Sigmond函数、ReLU函数等。
每个神经元的输出可以是其他神经元的输入，这些连接和权重形成了一个图，即神经网络。
神经网络神经网络是一种由多个神经元组成的计算模型。
它以输入作为网络的初始状态，将信息传递到网络的每个神经元中，并通过训练来调整连接和权重值，以产生期望的输出。
神经网络的目的是通过学习输入和输出之间的关系来预测新数据的输出。
神经网络的设计采用层次结构，它由不同数量、形式和顺序的神经元组成。
最简单的网络模型是单层感知器模型，它只有一个神经元层。
多层神经网络模型包括两种基本结构：前向传播神经网络和循环神经网络。
前向传播神经网络也称为一次性神经网络，通过将输入传递到一个或多个隐藏层，并生成输出。
循环神经网络采用时间序列的概念，它的输出不仅与当前的输入有关，还与以前的输入有关。
训练训练神经网络是调整其连接和权重值以达到期望输出的过程。
训练的目的是最小化训练误差，也称为损失函数。
训练误差是神经网络输出与期望输出之间的差异。
通过训练，可以将网络中的权重和偏置调整到最佳值，以最大程度地减小训练误差。
神经网络的训练过程通常有两种主要方法：1.前向传播: 在此方法中，神经网络的输入通过网络经过一种学习算法来逐步计算，调整每个神经元的权重和偏置，以尽可能地减小误差。
人工智能中的神经网络原理
人工智能中的神经网络原理近年来，人工智能技术的快速发展已经为各行各业带来了极大的变革和发展机遇，而神经网络以其独特的优势而成为了人工智能中最为重要的一种技术手段。
那么，什么是神经网络？它在人工智能技术中又具有哪些应用？我们今天就来详细探讨一下神经网络的相关原理。
一、神经网络原理神经网络是一种信息处理系统，它模拟人脑的神经网络系统，并通过不断的学习与调整来优化其处理能力。
神经网络主要分为三个部分：输入层、中间层和输出层。
其中，输入层主要负责接收输入的信息，中间层则根据输入信息进行处理和计算，并将信息传递到下一层，而输出层则输出最终结果。
在神经网络的计算过程中，每个节点都有一个数学模型，即神经元。
神经元通过计算来处理输入信息，并把计算结果交给下一层神经元进行处理。
神经元的计算模型最基础的形式是线性模型和非线性模型，其中非线性模型最为常见和有效。
二、神经网络的学习和训练神经网络的优势在于其可以不断地从数据中学习和优化自己的处理能力，而这就需要神经网络不断地进行训练和调整。
神经网络的训练主要通过反向传播算法进行实现，即将网络计算结果与实际结果进行比对，计算误差并向反方向对网络进行调整，以最小化误差并优化网络性能。
三、神经网络在人工智能中的应用神经网络在人工智能中有着极为广泛的应用领域。
其中最为常见的应用就是图像和语音识别。
在图像识别方面，神经网络通过对大量图像进行训练，从而能够对新的图像进行较为准确的识别和分类。
在语音识别方面，神经网络同样是非常有效的技术手段，它能够根据语音信号进行分析和处理，从而实现较高的音频识别率。
此外，神经网络还可以用于自然语言处理、推荐系统、机器翻译、医学诊断等许多领域的应用中。
随着技术的不断发展与突破，神经网络在人工智能中的应用前景还将日益广阔。
总结：通过上面的简单介绍，我们可以看到神经网络在人工智能中的重要性和优越性。
神经网络的应用范围已经广泛涵盖了许多领域，尤其在图像和语音识别方面得到了广泛应用和高度认可。
神经网络在人工智能中的应用
神经网络在人工智能中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在使计算机能够模拟和执行人类智能活动。
神经网络（Neural Network）作为人工智能的核心技术之一，通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递方式，实现了对复杂问题的学习和处理能力。
本文将探讨神经网络在人工智能中的应用，并分析其在不同领域中的优势和挑战。
神经网络的基本原理神经网络是由大量相互连接的人工神经元构成的计算模型。
每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数对这些输入进行加权求和，然后将结果传递给下一层神经元。
通过多层次的连接和反馈机制，神经网络可以从输入数据中提取特征，并根据这些特征进行分类、预测或决策。
图像识别与处理图像识别是人工智能领域中一个重要的研究方向，而神经网络在图像识别与处理方面具有显著优势。
通过训练大量的图像数据，神经网络可以学习到图像中的特征，并能够准确地识别出物体、人脸、文字等。
例如，深度学习模型中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）在图像分类、目标检测和图像生成等任务中取得了重大突破。
自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中另一个重要的研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
神经网络在自然语言处理中的应用也取得了显著进展。
通过训练大量的文本数据，神经网络可以学习到语言的语法规则和语义信息，并能够进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
例如，循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）在机器翻译和语音识别等任务中取得了重要成果。
数据挖掘与预测数据挖掘是从大量数据中发现有价值的信息和模式的过程，而神经网络在数据挖掘与预测方面具有很强的能力。
通过训练大量的数据样本，神经网络可以学习到数据之间的关联性和规律，并能够进行数据分类、回归分析、异常检测等任务。
神经网络和人工智能的关系
神经网络和人工智能的关系人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是科学技术领域中的热门话题，其研究方向之一是神经网络（Neural Network），也称为深度学习（Deep Learning）。
神经网络作为人工智能的一个重要组成部分，不仅在人机交互、机器视觉、语音识别、自然语言处理等领域受到广泛应用，也被视为未来人工智能的基础与核心技术之一。
神经网络与人工智能的关系可以从多个角度进行探究。
首先，神经网络是人工智能的一种实现方式，它模拟了人类大脑神经元的工作方式，通过将大量数据进行训练，从而实现对复杂数据的处理、识别、分类等功能。
而人工智能则是更加广义的概念，它包括了众多不同的技术手段，像是规则引擎、决策树、进化算法等。
而神经网络这一方法，恰好能够对人工智能进行补充与增强。
其次，可以从发展历程的角度来看神经网络与人工智能的关系。
人工智能起源于上个世纪50年代，最初主要以符号逻辑为代表的规则系统为主，用于模拟人类的思维和决策过程，但是面临着“知识表示的问题”、“规则难以拟定”等限制。
后来，神经网络的出现打破了这种限制，它可通过对数据的学习来自己发掘知识，简化了机器学习的过程，从而得到了快速的发展。
最后，可以从实际应用的角度来看神经网络与人工智能的关系。
近年来，神经网络在人机交互、自动驾驶、智能语音助手等领域取得了显著成果。
例如，人机交互中的手势识别就是一种用神经网络实现的技术。
通过在神经网络中训练相应的图像数据，机器可以学习并识别出人类的手势动作，精度高且实时性好。
而自动驾驶则是物联网和人工智能领域的焦点，神经网络在其中被广泛应用。
通过对驾驶场景中的实时信息进行分析和处理，神经网络可以自动提取出特征信息，对驾驶控制进行智能化。
综上所述，神经网络与人工智能有着密切的关系，神经网络是实现人工智能的重要方法之一，也是其发展历程和应用领域的关键因素之一。
未来，随着科技的不断进步和应用场景的扩大，神经网络将不断得到优化和改进，共同推动人工智能技术的发展和突破。
神经网络在人工智能中的应用
神经网络在人工智能中的应用随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）在各个领域逐渐渗透并发挥着越来越重要的作用。
其中，神经网络作为一种基于生物神经系统的计算模型，成为近年来人工智能研究和应用的核心技术之一。
神经网络通过模拟人类大脑处理信息的方式，可以有效地进行模式识别、数据分析和决策制定。
本文将探讨神经网络在人工智能中的多种应用，包括图像识别、自然语言处理、医疗诊断以及自动驾驶等领域。
一、图像识别应用图像识别是神经网络最广泛的应用之一，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，使得图像处理的效果大幅提升。
在过去，传统的图像识别方法往往依赖手工特征提取，效率低下且效果有限。
而卷积神经网络能够自动从数据中学习特征，使得图像分类、目标检测等任务能够在复杂场景中取得显著成果。
1.1 人脸识别人脸识别技术已经在安防监控、社交媒体、金融支付等多个领域得到了广泛应用。
通过使用深度学习中的卷积神经网络，可以对人脸进行高精度识别，其核心思想是通过多个层次学习人脸的不同特征。
这种方法不仅提高了识别率，还有效减少了误识率，并且可以适应各种变换，如光照变化、姿态变化等。
1.2 物体检测物体检测是指在图片中准确定位和标注物体的类别及位置。
利用区域卷积神经网络（R-CNN）等算法，可以实现高效的物体检测。
近年来，这项技术已被广泛用于无人机监控、自动驾驶汽车、机器人视觉系统等领域。
例如，在自动驾驶中，车载系统能够实时识别行人、车辆、交通标志等，提高行车安全性。
二、自然语言处理应用自然语言处理（NLP）是另一项重要的人工智能应用领域。
神经网络尤其是循环神经网络（RNN）和其变种长短期记忆网络（LSTM）在此领域展现出了强大的能力。
这些网络能够处理序列数据，使得机器能够理解和生成自然语言。
2.1 机器翻译机器翻译是NLP中最具挑战性的任务之一。
传统的方法依赖于规则和统计模型，而基于神经网络的方法，如序列到序列模型（Seq2Seq），通过大规模语料库学习翻译规律，已成为主流技术。
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基于神经网络的人机对抗人工智能系统（理论）--------------------------------------------------------------------------------基于神经网络的人机对抗人工智能系统Harreke摘要：人工智能是一门科学名称。
自电子计算机发明后不久，人工智能学科即宣布创立，其目的就是要模拟人类的智力活动机制来改进计算机的软件硬件构成，使他们掌握一种或多种人的智能，以便在各种领域内有效替代人的脑力劳动，特别是解决用传统软硬件方法难以解决的问题，如模式识别，复杂的控制行为或对海量的数据进行实时评估等。
所谓人工智能，就是由人工建立的硬件或软件系统的智能，是无生命系统的智能。
智能是人类智力活动的能力，是一个抽象的概念。
一个软件或硬件系统是否有智能，只能根据它所表现出来的行为是否和人类某些行为相类似来做判断。
人工智能在计算机上的实现，有两种不同的方式。
一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或生物机体所用的方法相同。
这种方法称为工程学方法，它的编程方式虽然简单，智能效果显著，可是算法和程序一旦固定下来，智能就很难再进一步提高。
另一种是模拟法，它不仅要看智能效果，还要求实现方法和人类或生物机体所用的方法相同或类似。
人工神经网络是模拟人类或生物大脑中神经元的活动方式，属于模拟法。
人工神经网络入门难度大，编程者需要为每一个对象设置一个智能系统来进行控制，新设置好的智能系统，虽然一开始什么都不懂，但它拥有学习的能力，可以通过学习，不断提升智能，不断适应环境、应付各种情况。
通常来讲，使用人工神经网络虽然编程复杂，但编写完成后的维护工作，将比使用其他方式编程后的维护更加省力。
本文采用人工神经网络构建一个完整的人工智能系统，并将该人工神经网络理论应用于电脑领域的项目DOTA。
关键词：人机对抗，神经网络，人工智能，DOTA目录第一章神经网络系统概述1.1生物学神经网络1.2人工神经网络1.2.1人工神经网络系统概念1.2.2人工神经网络系统的组成1.3神经网络的训练1.4相关数学知识1.4.1人工神经元输出的计算1.4.2反向传播方法第二章人工神经网络应用的设计2.1应用设计2.2DOTA简介2.2.1DOTA概念2.2.2DOTA规则2.2.3DOTA现状2.2.3DOTA AI概念2.2.4现有DOTA AI弊端2.3新版DOTA AI的理论设计2.3.1巡查系统2.3.2控制系统2.3.3指令中心第四章数学算法的实际应用4.1确定三大系统的参数和意义4.1.1巡查系统4.1.2控制系统4.1.3命令中心4.2三大系统的具体实现思路4.2.1巡查系统4.2.2控制系统4.2.3命令中心第五章总结参考文献附录第一章神经网络系统概述1.1生物学神经网络人工神经网络系统是模拟人思维的一种方式，仿照生物的大脑来工作。
为了帮助理解，首先介绍一下生物大脑的工作方式。
生物的大脑拥有称为皮层的组织。
大脑分为两层：灰色的外层和白色的内层。
灰色层只有几毫米厚，但其中却紧密地分布着数十亿个被称为神经元的微小细胞；白色层占据了皮层组织的绝大部分空间，是由无数神经元相互连接组成的。
神经元的构成是独特的。
每个神经元都长有轴突，用来将信号传递给其他神经元。
神经元由一个细胞体、树突和一根轴突组成。
树突由细胞体向各个方向长出，用来接收信号；轴突也有很多分支，通过分支的末梢和其他神经元的树突相接触，形成突触。
一个神经元是通过轴突和突出把产生的信号送至其他神经元。
每个神经元通过它的树突，与大约1万个其他神经元连接。
神经元利用电化学过程交换信号。
输入信号来自另一些神经元。
这些神经元的末梢和本神经元的树突相遇形成突触，信号就从树突上的突触进入本细胞。
虽然信号在大脑中的传输过程极其复杂，但也可以把它看做与计算机一样，利用二进制的0与1进行操作。
每个神经元只有两种状态：兴奋和不兴奋。
神经元把所有从树突的突触上接受来的激励信号，通过我们目前还未知的的方式相加。
如果相加所得结果超过某种阈值，则该神经元就会被激励，变得兴奋，同时产生一个激励信号，通过它轴突的突触，把产生的信号传给其他神经元；如果相加所得结果没有超过阈值，该神经元就不会被激励。
虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，频率大约只有100Hz，但正因为有数量巨大的神经元，相互连接构成一个庞大的并行处理网络，所以整个神经网络系统具备难以置信的能力：1）能实现无监督的学习功能完整的神经网络系统可以实现自行学习，而不需要导师的监督教导。
如果一个神经元在一段时间内受到较高频率的刺激，则它和输入信号的神经元之间的连接强度就会在一定程度上改变，使得该神经元下一次受到刺激时，更容易兴奋。
2）对损伤有冗余性神经网络系统即使受到了损伤，它依然能执行复杂的工作。
3）处理信息的效率极高。
神经元之间的信息传递速度，与计算机CPU中数据传递的速度相比，是非常非常慢的。
但因为神经网络系统采取了并行处理方式，使得整个系统可以同时处理巨量的数据，因此整体处理速度得到极大的提升。
4）善于归纳推广神经网络系统和计算机不同，前者极其擅长模式识别，并能根据已经掌握的信息进行归纳推广。
比如，一个人可以阅读另一个人手写的文字，即使这前者以前从未见过后者写的东西。
5）拥有意识这是神经学家和人工智能研究者至今仍在商讨的话题。
人拥有意识，这是无可辩驳的，但除了人以外，拥有完整神经网络系统的其他事物，是否也拥有意识？综上所述，一个人工的神经网络系统，所要完成的任务，就是在现有计算机规模的约束下，尽可能地模拟生物学大脑的这种并行处理机制，并且在其运作时，能够显示出许多与生物学大脑相类似的特性。
1.2人工神经网络1.2.1人工神经网络系统概念生物学大脑中的神经网络系统是由很多神经元组成的，模拟大脑的人工神经网络系统也是由很多称为人工神经元的单元组成。
人工神经元其实就是生物学神经元的简化版，但却是采用电子方式来模拟的。
一个人工神经网络系统里使用的人工神经元数量，差别可以非常大，从简单的数个，到数千个，这完全取决与要用人工神经网络系统要实现的功能。
下面是一个人工神经元的结构图：w称作权重，是浮点数。
进入人工神经元的每一个信号都会与一个权重相联系。
而正是有这些权重，一个人工神经元才会有活跃性，才会对输入的信号做出判断。
假设所有权重w的取值为-1到1之间的一个随机小数。
因为权重有正有负，所以能够影响与它有关联的信号输入。
如果权重为正，就会对相关联的信号输入起激发作用；如果权重为负，就会对相关联的信号输入起抑制作用。
一个人工神经元会把所有的输入信号，与其对应的权重分别相乘，然后把相乘的结果作为给神经元核的输入。
神经元核把这些经过权重调整过的输入全部加起来，形成最终激励值，激发这个人工神经元进入兴奋或非兴奋状态。
最终激励值也是一个浮点数，如果它超过这个人工神经元的某个阈值（假设阈值为1.0），则人工神经元会向外输出一个数值为1的兴奋信号，反之则输出一个数值为0的非兴奋信号。
这就是人工神经元最简单的一种激励方式。
这里激励值产生输出值的过程，是由一个函数来完成，这个函数就叫阶跃激励函数。
1.2.2人工神经网络系统的组成生物学大脑里的神经元是和其他神经元相互连接在一起的。
为了创建一个人工神经网络，人工神经元也要以相同的方式互相连接在一起。
所有人工神经网络系统中，中最容易理解并且也是最广泛地使用的，是前馈网络。
该网络把人工神经元一层一层地连接在一起，每一层的人工神经元都向前一层馈送，直至获得整个网络的输出。
前馈网络共有3层。
输入层中的每个输入都亏送到了隐藏层，作为该层的每一个人工神经元的输入；从隐藏层的每个人工神经元的输出，都连到了输出层的每一个人工神经元。
作为前馈网络，实际上可以有任意多个隐藏层，每一层也可以有任意数目的人工神经元，这完全取决与要解决目标的复杂性。
1.3神经网络的训练一旦神经网络构建完毕，就可以对其进行训练，使其处理数据的能力符合最初的设计要求。
假设需要该神经网络识别物体A。
①为神经网络中，每一个层、每一个人工神经元里每一个权重赋予初始数值。
②对输入层中的人工神经元输入需要识别的一系列数据。
③对于每一种输入配置，检查它的输出是什么，并调整相应的权重。
输入一张图片，里面画的不是物体A，而是其他物品。
这时网络应输出一个0。
对与每个非物体A的图片数据，都要调节网络权重，使得它的输出趋向于0；对于每个物体A的图片数据，也要调节网络权重，使得它的输出趋向于1。
④成功识别出物体A后，通过再次训练，就可以使网络识别其他物体B、C、D等等。
这种类型的训练称为有监督的学习，用来训练的数据成为训练集。
调整权重可以采用许多方法，这里采用反向传播方法。
第二章人工神经网络应用的设计2.1应用设计本文将使用神经网络技术，设计一个人机对抗项目，并将这个人机对抗项目，应用于电脑上的一个多人的人人对抗项目DOTA中。
2.2DOTA简介2.2.1DOTA概念DOTA是电脑领域上新兴的一个多人对抗项目，全称为Defense Of The Ancients，即守卫遗迹。
它的编写者名为Ice Frog。
2.2.2DOTA规则DOTA是一个多人的人人对抗项目。
但它的规则在某些方面与象棋类似。
1）参与对抗的对抗者最多为10人，分为两大阵营，每方阵营各5人。
2）每个参与者扮演一名“棋子”。
每个棋子拥有生命力、战斗力等属性，可以通过学习不同的技能，购买不同的物品提升自身的实力。
3）双方所有棋子在一定的地域内活动。
同时，双方各有一座遗迹，和数个保卫遗迹的建筑物。
4）每一方的棋子都必须不计一切代价保护己方的建筑物和遗迹，同时利用一切可行方式去摧毁敌方的建筑物和遗迹。
5）一旦一方棋子率先突破防御，摧毁了对方的遗迹，该方立即获胜，并宣告对抗终结。
2.2.3DOTA现状：DOTA于几年前年开始流行。
随着它的编写者Ice Frog不断努力，DOTA的平衡性越来越高，内容越来越丰富，因此，DOTA迅速风靡全球。
世界各地都频频举办大型DOTA竞技比赛，我国也在今年5月举办过世界级的竞技大赛（WCG2009）。
2.2.3DOTA AI概念：但正因为DOTA是多人对抗项目，为了能进行对抗电脑必须联网，而且还必须有他人参与。
如果因为某些原因，比如电脑无法联网，或者参与的人数不足等，便无法正常进行对抗。
为了解决这些问题，一名国外编程高手Lazyfiend，简称RGB，于数年前编写了一套人工智能系统，可以生成数个电脑控制的角色（简称AI），来顶替人数的空缺，跟真正的人类竞技。
这就是DOTA上最初的人机对抗项目。
这个人机对抗系统极大地缓解了因为电脑无法联网或人数不足等原因，而不能正常进行对抗的问题。