神经网络是什么 神经网络架构组成

随着科技的发达，技术也在不断地提高，目前比较热门的应该就是人工智能技术，而且人工智能已经被广泛地运用到生活和工作中去，确实也给不同的领域提供了很大的便利，然而人工智能的基础就是神经网络，例如平时比较常见的自动控制、模式识别等等，都是来自神经网络，想要了解人工智，还是要先了解神经网络是什么。

神经网络

神经网络是什么

神经网络属于机器学习时使用一种模型，它是利用了动物神经网络，作为神经网络的特征，通过将这些神经网络进行合理的分布，然后再进行信息处理的算法数学模型。虽然这种网络系统拥有一定的复杂程度，但是主要就是将内部大量节点之间相互连接的关系，进行了充分地利用，最终对所有信息进行了处理。

神经网络架构组成

1、前馈神经网络

前馈神经网络在应用中比较常见，第一层输入、最后一层输出，当然里面会有很多的隐藏层，也就是“深神经网络。通过计算出改变样本相似性的变换之后，就能得到每一层神经元的活动，从中得知前一层活动时运用的非线性函数。

2、循环网络

循环网络的主要作用就是处理序列数据，会在连接图中呈出现定向的循环，只要找到箭头就能知道开始在哪里。但是循环网络拥有复杂的动态，很难找到规律，但是可以表达出生物的真实性。

3、对称连接网络

对称连接网络与循环网络比较相似，只是在单元之间进行连接时，对称连接就是对称的，要比循环网络分析起容易很多。然而对称连接增加了更多的限制，而且还没有可以遵守能量函数定律。

神经网络是什么，在以上文中给大家做了简单的介绍，目前不同的任务还是需要使用相对应的神经网络架构，现在还是无法达到通用的人工智能，未来神经网络模型一定会在广泛的任务上表现更出色。