大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于自适应神经网络的问题，于是小编就整理了1个相关介绍自适应神经网络的解答，让我们一起看看吧。
神经网络是什么？
人工神经网络（ANNs）或连接系统是计算系统，其模糊地受到构成动物脑的生物神经网络的启发。这些系统通过考虑实例“学习”（即逐步提高性能），通常没有特定于任务的编程。例如，在图像识别中，他们可能会通过分析手动标记为“猫”或“无猫”的示例图像并使用结果识别其他图像中的猫来识别包含猫的图像。他们没有任何先验知识就这样做关于猫，例如，他们有毛皮，尾巴，胡须和猫般的面孔。相反，他们从他们处理的学习资料中演变出自己的一套相关特征。
人工神经网络基于一组称为人造神经元（在动物脑中的生物神经元的简化版本）的连接单元或节点。人造神经元之间的每个连接（简化版本的突触）可以将信号从一个传输到另一个。接收信号的人工神经元可以处理它，然后发出信号传递与之相连的人造神经元。
在常见的ANN实现中，人造神经元之间的连接处的信号是实数，并且每个人造神经元的输出通过其输入之和的非线性函数来计算。人工神经元和连接通常具有随着学习进行而调整的权重。重量增加或减少连接处信号的强度。人造神经元可能有一个阈值，只有当汇总信号超过该阈值时才会发送信号。通常，人造神经元是分层组织的。不同的层可能会对其输入执行不同类型的转换。信号从第一个（输入）到最后一个（输出）层传播，可能在多次穿越层之后。
ANN方法的最初目标是以与人类大脑相同的方式解决问题。然而，随着时间的推移，注意力集中在匹配具体任务上，导致生物学的偏差。人工神经网络已用于各种任务，包括计算机视觉，语音识别，机器翻译，社交网络过滤，游戏板和视频游戏以及医疗诊断。
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首先要搞清楚的是神经网络是一种模型，也可以理解为是一种技术，是顺应时代发展而产生的一种技术（或模型）。我们目前所处的时代是互联网信息时代，也就是说，随着互联网的发展，大量的信息数据日益增长，在这个背景之下，我们可以有大量的数据来训练神经网络了，逐渐取代了之前的传统的机器学习方法或者基于规则的方法。也就是说明了，神经网络是一种数据驱动的技术，它的训练是依赖于大量数据的，如果你没有可用来训练模型的大量数据，与其使用神经网络模型还不如使用传统的机器学习模型。
其实，神经网络很早很早之前就被提出了，只不过当时没有如今这么多数据的支持，导致其性能不好，所以被没落了，机器学习技术反而在当时比较盛行，而如今，时代变了，正所谓三十年河东，三十年河西，神经网络终于成了如今计算机领域的霸主。
神经网络的一大好处就是，省去了传统机器学习方法中繁琐而敏感的人工特征设计（即特征工程）这一过程，完全靠计算机通过各种神经网络结构，以及喂给它大量的数据，自行学习特征（至于它学到了哪些特征，我们是不清楚的，这就是我们常说的，神经网络是一种黑盒技术，反正我们根据模型的结果，知道它学到了某些特征）。
其实，神经网络的原理就是模仿人类的大脑的神经元的学习过程。每当我看到神经网络这个名词，我就会想到小婴儿，把还没训练前的神经网络比作新生儿，神经网络的训练过程，类似于每天给小baby不停的重复“爸爸”“妈妈”，经过一段时间的训练，它就学会了，看到妈妈的时候，会喊妈妈，看到爸爸的时候，喊爸爸，至于小宝宝到底是怎么学会的，你也不是特别清楚，反正你会，“哇哦，好神奇”。当然也会有出错的时候，没有任何一个模型会百分之百的正确。
在现实的应用中，你会根据不同的任务设置，选择不同的神经网络结构，比如CNN,RNN,LSTM.所有的神经网络结构都是来自于任务的需要。而且会随着时间随着科技的进步，神经网络结构越来越高能。
到此，以上就是小编对于自适应神经网络的问题就介绍到这了，希望介绍关于自适应神经网络的1点解答对大家有用。
