本篇文章給大家談?wù)勆窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么可以擬合任何函數(shù)，以及為什么用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)，希望對(duì)各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)以及很強(qiáng)的非線性函數(shù)逼近能力...
• 2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)
• 3、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么可以擬合任意非線性函數(shù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)以及很強(qiáng)的非線性函數(shù)逼近能力...

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像一個(gè)黑盒子，用于模擬任意函數(shù)。根據(jù)一定的訓(xùn)練樣本（即所需模擬函數(shù)已知的輸入和輸出關(guān)系）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以改變其內(nèi)部結(jié)構(gòu)使其模型特性逼近訓(xùn)練樣本。即所謂的自學(xué)習(xí)，自組織和自適應(yīng)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwork)：用數(shù)學(xué)模型模擬神經(jīng)元活動(dòng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)，是一種基于模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的信息處理系統(tǒng)。

（3）非常定性：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)、自組織和自學(xué)習(xí)的能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的信息不僅會(huì)發(fā)生變化，而且非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)本身也在發(fā)生變化。迭代過(guò)程通常用來(lái)描述動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的演化。

（3）非常定性 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時(shí)，非線性動(dòng)力系統(tǒng)本身也在不斷變化。經(jīng)常采用迭代過(guò)程描寫(xiě)動(dòng)力系統(tǒng)的演化過(guò)程。

BP(Back Propagation)算法又稱(chēng)為誤差 反向傳播算法，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種監(jiān)督式的學(xué)習(xí)算法。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在理 論上可以逼近任意函數(shù)，基本的結(jié)構(gòu)由非線性變化單元組成，具有很強(qiáng)的非線性映射能力。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性映射能力表現(xiàn)突出、自組織自適應(yīng)能力強(qiáng)、具備很強(qiáng)的并行性、網(wǎng)絡(luò)的泛化能力強(qiáng)方面具有強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)

ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，ANN）簡(jiǎn)稱(chēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，即ANN），是20世紀(jì)80年代以來(lái)人工智能領(lǐng)域興起的研究熱點(diǎn)。

ANN是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）的縮寫(xiě)，是一種模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為的計(jì)算機(jī)算法。拓展知識(shí)：什么是ANN ANN是由多個(gè)節(jié)點(diǎn)和連接組成的計(jì)算系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)類(lèi)似于神經(jīng)系統(tǒng)，包含輸入層、隱藏層和輸出層。

ANN(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))ANNANN是指由大量的處理單元(神經(jīng)元) 互相連接而形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，是對(duì)人腦組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制的某種抽象、簡(jiǎn)化和模擬。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)簡(jiǎn)稱(chēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)，是基于生物學(xué)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，在理解和抽象了人腦結(jié)構(gòu)和外界刺激響應(yīng)機(jī)制后，以網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲R(shí)為理論基礎(chǔ)，模擬人腦的神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜信息的處理機(jī)制的一種數(shù)學(xué)模型。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就是ANN（Artificial Neural Network），它是模擬人類(lèi)大腦處理信息的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所產(chǎn)生出來(lái)的一種計(jì)算模型。而它主要用于機(jī)器學(xué)習(xí)的研究與調(diào)用，例如語(yǔ)音識(shí)別，計(jì)算機(jī)圖像處理，NLP等。

本文討論的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是從生物學(xué)領(lǐng)域引入計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程領(lǐng)域的一個(gè)仿生學(xué)概念，又稱(chēng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（英語(yǔ)：artificial neural network，縮寫(xiě)ANN）。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么可以擬合任意非線性函數(shù)

1、Universal approximation theorem (Hornik et al.， 1989；Cybenko， 1989) 定理表明：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只需具備單層隱含層和有限個(gè)神經(jīng)單元，就能以任意精度擬合任意復(fù)雜度的函數(shù)。這是個(gè)已經(jīng)被證明的定理。

2、可以。既然是函數(shù)擬合，那么事先就已經(jīng)有函數(shù)表達(dá)式了。擬合的只是函數(shù)表達(dá)式中未知的參數(shù)。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)函數(shù)進(jìn)行擬合，輸出的就是未知參數(shù)的高精近似值。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模擬人思維的第二種方式。

3、答案是仍然不是。雖然BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所有結(jié)點(diǎn)都是線性函數(shù)，但是它們通過(guò)加權(quán)和、激活函數(shù)等方式相互作用，從而形成了一個(gè)非線性的整體結(jié)構(gòu)。這意味著，即使這些結(jié)點(diǎn)本身是線性的，整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍然是一個(gè)非線性系統(tǒng)。

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