大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于神经网络示意图的问题，于是小编就整理了3个相关介绍神经网络示意图的解答，让我们一起看看吧。
神经网络的概念？
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿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。
如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？
程序就是一系列算法的***，输入一堆数据，得到一个结果，实际上就是一个有很多参数的方程，众多变量参数计算出一个结果，如果输入与输出之间有明确的逻辑和数学模型，这个方程很容易实现，但是如果变量参数与结果之间的逻辑联系非常非常复杂，或者根本没法找到输入与输出之间的函数关系，那就通过神经网络的结构自适应拟合出输入输出之间的函数关系。因此，神经网络的实质就是一个复杂函数拟合器，通过大量的输入与已知的输出，通过自适应的方式，拟合出它们之间最佳匹配函数。
人工神经网络简称神经网络或类神经网络，在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络的机构（尤其是动物的大脑），通过数学模型或计算模型对函数进行估计或近似。
举个例子：
当我们要买芒果的时候，并不知道什么样的芒果才好吃，那么只有将所有的芒果都尝一遍之后，才会总结出个头大、颜色深、***的芒果比较好吃。
机器的学习也是一样的，让机器“尝”一遍所有的“芒果”，让机器去总结一套规律（比如：个头大、颜色深、***）这就是机器学习。操作如下：人描述给机器每个“芒果”的特征（比如：颜色、大小，软、硬等等），让机器尝试一下“芒果”是否好吃、味道如何并将结果输出，慢慢的机器就会总结出一套识别“芒果”好不好吃的规则。
生物的神经元细胞的结构很简单，中间一只球形的细胞体，一头有许多细小而密集的神经纤维分支（树突）用来接收其他神经元传递过来的信号；另一头是一根长长的凸起纤维（轴突）用来将自己的信号传给其他的神经元。轴突的末端会分出许多树杈，连接其他神经元的树突或轴突。
大脑思考时，各个树突会接收到其他神经元细胞发出的电化学***脉冲，当这些脉冲叠加到一定程度时，神经元就会产生动作电位，动作电位沿着轴突的一个郎飞结跳到下一个郎飞结。
这种电信号并不会随着距离衰减，因为每跳一次，郎飞结的电压门控通道就会打开一次，细胞膜内外带正电荷的钠钾离子通过钠钾泵交换后，膜电位就会发生变化，这样就可以完成下一跳。
在人工神经网络中，简单的人工节点称为神经元，连接在一起形成一个类似生物神经网络的网状结构。
模型化后，每个节点对应多个输入，同时会产生多个输出，每个输入对应有不同的权重，通过大量数据训练这个模型后，模型就会形成一定的固定路线，也就如我们的电脑掌握了某项技能。
人工神经网络相当于求一道数学题，在大量输入项的情况下求所有连接上的权重值，使得对于输入进过各层节点的权重运算后能近似接近我们需要的期望值。
为什么说人工神经网络是一个非线性系统？
神经元的广泛互联与并行工作必然使整个网络呈现出高度的非线性特点。在客观世界中，许多系统的输入与输出之间存在着复杂的非线性关系，对于这类系统，往往很难用传统的数理方法建立其数学模型。设计合理地神经网络通过对系统输入输出样本对进行自动学习，能够以任意精度逼近任何复杂的非线性映射。神经网络的这一优点能使其可以作为多维非线性函数的通用数学模型。该模型的表达式非解析的，输入输出数据之间的映射规则由神经网络在学习阶段自动抽取并分布式存储在网络的所有连接中。具有非线性映射功能的神经网络应用十分广阔，几乎涉及所有领域。
到此，以上就是小编对于神经网络示意图的问题就介绍到这了，希望介绍关于神经网络示意图的3点解答对大家有用。
