人工神经网络基础与应用探索

"《神经网络的基本功能-redis命令参考手册完整版》是一本关于人工神经网络的教程，由韩力群编著，详细介绍了神经网络的主要理论、设计基础和应用实例。书中强调了神经网络的发展历程、基本特征和核心功能，旨在帮助读者理解和掌握神经网络的原理和应用方法。此外，还提及了人工神经网络与人脑信息处理的差异、解决问题的适用场景，以及神经网络研究的兴衰历程。" 神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，其发展可以分为四个时期：启蒙时期、低潮时期、复兴时期和高潮时期。启蒙时期主要涉及对大脑结构的研究，而复兴和高潮时期则与Hopfield的突破性工作和并行分布式处理理论的提出密切相关。神经网络的基本特征包括高度并行性和分布性，这使得它们在处理信息时具有快速响应和容错能力。同时，它们具有自学、自组织和自适应性的能力，能够在环境变化时调整自身以达到预期的输出。 神经网络的两大核心功能是联想记忆和非线性映射。联想记忆功能允许神经网络从不完整或有噪声的数据中恢复原始信息，而非线性映射功能则使它们能拟合复杂的非线性函数。此外，神经网络还有其他如分类、预测和优化等智能特点。 人工神经网络的研究在20世纪70~80年代陷入低潮，可能是因为当时理论基础尚未成熟，实际应用效果受限。然而，随着Hopfield的工作和Rumelhart等人提出的反向传播算法，神经网络在80年代中期重新获得关注，因为这些进展解决了训练网络的难题，提高了其应用潜力。 思考与练习部分引导读者探讨人脑与计算机信息处理的区别、神经网络功能的决定因素、神经网络擅长解决的问题，以及神经网络研究兴衰背后的原因。这些问题有助于深化对神经网络的理解，并启发思考其未来发展方向。 本书《人工神经网络教程》适用于控制与信息类专业的研究生、智能科学技术本科学生，以及科技工作者，提供了丰富的实例和易于理解的解释，是学习和研究神经网络的良好参考资料。