神经网络涵盖哪些网络模型及其实现原理

BP神经网络的可行性分析

神经网络的是我的毕业论文的一部分。

4．人工神经网络

人的思维呈现出逻辑性与直觉性的两种基本特征。从逻辑学的角度来看,这种思维方式主要是依据规则进行推导的行为;它先将信息化为概念,并以符号形式表达出来;随后采用串行运算的方式进行符号间的逻辑推理,这一过程可被编码为一系列按顺序执行的指令,可以让计算机按照这些指令运行。相比之下,直觉型思考则依赖于对分散存储的信息进行整合,其结果往往表现为瞬间产生新的想法或找到解决问题的方法,其核心要素体现在以下两个方面:一是信息是以神经元兴奋模式的形式在网络中分布;二是而信息处理则是由神经元间的同步协作动态完成的。

人工神经网络是模仿人类思维方式的另一种途径。该系统具有非线性动力学特征，在信息处理方面表现出分布式存储与并行协同工作的显著优势。尽管单个神经元结构简单且功能有限，但由众多神经元组成的网络系统却能够执行出丰富多彩的行为。

4.1人工神经网络学习的原理

人工神经网络必须按照特定的学习标准进行训练后才能正常运转。
例如通过人工神经网络对手写字母"A"、"B"的识别过程来演示其功能机制：当输入为"A"时定义其