人工神经网络的隐层数选择与研究

本文主要探讨了人工神经网络中隐层数目选择的重要性，特别是在确定网络结构时的考虑因素。文中提到，理论上神经网络的逼近能力已得到证明，但在实际应用中，选择合适的网络结构往往带有一定主观性和艺术性，因为网络训练效果与结构紧密相关。过大或过小的网络都可能导致问题，比如过大的网络可能导致训练效率低下和过拟合，而过小的网络可能无法收敛。具体到实验中，当隐层数为1时，反向传播（BP）网络无法收敛，而隐层数为2时，网络训练表现良好。因此，文章选择了L=2的隐层数作为网络结构模型。 人工神经网络（ANN）是一种受生物神经元结构启发的计算模型，旨在模拟人脑的智能行为。研究ANN的方法包括从生理结构和宏观功能两个层面进行模拟。生理结构的模拟关注于神经元的微观结构，而宏观功能的模拟则更侧重于通过计算机系统复制人类的思维活动和智能行为。ANN的研究内容涵盖理论研究、实现技术和应用研究三个部分。理论研究涉及建立数学模型和学习算法，实现技术研究探讨不同技术实现神经网络的可能性，而应用研究则关注如何将ANN应用于实际问题中，如模式识别、故障检测和智能机器人等领域。 人工神经网络的核心特征包括巨量并行性、信息处理与存储的结合以及自学习和自组织能力。这些特征使得ANN在理解和模拟生物神经系统的工作方式，以及在解决传统计算机难以处理的问题方面具有独特优势。历史上，神经网络的研究经历了起伏，从早期的MP模型和感知机，到后来的低潮和再次复兴，表明了该领域持续的探索和发展。 在实际应用中，选择合适的网络结构，尤其是隐层数目，对于网络性能至关重要。通常，增加隐层数目可以提高模型的复杂度和表达能力，但同时也增加了过拟合的风险。因此，找到一个平衡点，既能有效拟合数据，又能保持良好的泛化能力，是神经网络设计的关键。在本文的案例中，选择隐层数为2的网络结构模型，是因为它在训练中表现出较好的性能，能够兼顾模型的收敛性和泛化能力。