神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是深度學(xué)習(xí)中需要考慮的，學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)方向的朋友對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都有一些了解。為增進大家對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的認識，本文將對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的機理結(jié)構(gòu)予以介紹。如果你對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

模擬人類實際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)方法問世以來，人們已慢慢習(xí)慣了把這種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)辨識、模式識別、智能控制等領(lǐng)域有著廣泛而吸引人的前景，特別在智能控制中，人們對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)功能尤其感興趣，并且把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一重要特點看作是解決自動控制中控制器適應(yīng)能力這個難題的關(guān)鍵鑰匙之一。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks,NN)是由大量的、簡單的處理單元(稱為神經(jīng)元)廣泛地互相連接而形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它反映了人腦功能的許多基本特征，是一個高度復(fù)雜的非線性動力學(xué)習(xí)系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行、分布式存儲和處理、自組織、自適應(yīng)和自學(xué)能力，特別適合處理需要同時考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與神經(jīng)科學(xué)、數(shù)理科學(xué)、認知科學(xué)、計算機科學(xué)、人工智能、信息科學(xué)、控制論、機器人學(xué)、微電子學(xué)、心理學(xué)、光計算、分子生物學(xué)等有關(guān)，是一門新興的邊緣交叉學(xué)科。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)在于神經(jīng)元。

神經(jīng)元是以生物神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)細胞為基礎(chǔ)的生物模型。在人們對生物神經(jīng)系統(tǒng)進行研究，以探討人工智能的機制時，把神經(jīng)元數(shù)學(xué)化，從而產(chǎn)生了神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型。

大量的形式相同的神經(jīng)元連結(jié)在—起就組成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個高度非線性動力學(xué)系統(tǒng)。雖然，每個神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能都不復(fù)雜，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)行為則是十分復(fù)雜的;因此，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以表達實際物理世界的各種現(xiàn)象。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是以神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)來描述的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNuearlNewtokr)s,是對人類大腦系統(tǒng)的一階特性的一種描。簡單地講,它是一個數(shù)學(xué)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由網(wǎng)絡(luò)拓撲.節(jié)點特點和學(xué)習(xí)規(guī)則來表示。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對人們的巨大吸引力主要在下列幾點：

1.并行分布處理。

2.高度魯棒性和容錯能力。

3.分布存儲及學(xué)習(xí)能力。

4.能充分逼近復(fù)雜的非線性關(guān)系。

在控制領(lǐng)域的研究課題中，不確定性系統(tǒng)的控制問題長期以來都是控制理論研究的中心主題之一，但是這個問題一直沒有得到有效的解決。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，使它在對不確定性系統(tǒng)的控制過程中自動學(xué)習(xí)系統(tǒng)的特性，從而自動適應(yīng)系統(tǒng)隨時間的特性變異，以求達到對系統(tǒng)的最優(yōu)控制;顯然這是一種十分振奮人心的意向和方法。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型現(xiàn)在有數(shù)十種之多，應(yīng)用較多的典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、ART網(wǎng)絡(luò)和Kohonen網(wǎng)絡(luò)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元是神經(jīng)元，在數(shù)學(xué)上的神經(jīng)元模型是和在生物學(xué)上的神經(jīng)細胞對應(yīng)的。或者說，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論是用神經(jīng)元這種抽象的數(shù)學(xué)模型來描述客觀世界的生物細胞的。

很明顯，生物的神經(jīng)細胞是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論誕生和形成的物質(zhì)基礎(chǔ)和源泉。這樣，神經(jīng)元的數(shù)學(xué)描述就必須以生物神經(jīng)細胞的客觀行為特性為依據(jù)。因此，了解生物神經(jīng)細胞的行為特性就是一件十分重要而必須的事了。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓樸結(jié)構(gòu)也是以生物學(xué)解剖中神經(jīng)細胞互連的方式為依據(jù)的。對神經(jīng)細胞相互作用情況的揭露也是十分重要的。

神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本元素。只有了解神經(jīng)元才能認識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)。在這一節(jié)介紹神經(jīng)元的生物學(xué)解剖，信息的處理與傳遞方式，工作功能以及其數(shù)學(xué)模型。

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