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人工神经网络

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionistModel），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。（引自《环球科学》2007年第一期《神经语言：老鼠胡须下的秘密》） 目录 [隐藏] 1 基本特征 2 历史沿革 3 基本内容 4 优越性 5 研究方向 6 应用分析 7 发展趋势 8 相关词条 9 参考资料 人工神经网络-基本特征 人工神经网络 由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。查看更多>>

  • 人工神经网络资讯

俄罗斯正在研发人工神经网络系统

人工神经网络 2017-10-30

基于英文字母识别的三种人工神经网络的设计方案

英文字母识别 人工神经网络 2017-06-07

小型无人机交通辅助系统

无人机 Intel 2014-10-28

用于英文字母识别的三种人工神经网络的设计

英文字母 识别 2012-05-28

基于FPGA的人工神经网络实现方法的研究

FPGA 人工神经网络 2009-11-17

基于神经网络的微波均衡器建模与仿真

建模 仿真 2009-05-13
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