什么是人工神经元(Artificial Neuron)？
人工神经元是计算机系统软件编程中的一个数学函数，它试图在一定程度上模拟生物神经元或人脑和神经系统中的脉冲传导细胞之间的复杂交互作用二元神经元的一种形式，输入可以是1或-1。这些输入的组合被加权。如果克服某个...
人工神经元是计算机系统软件编程中的一个数学函数，它试图在一定程度上模拟生物神经元或人脑和神经系统中的脉冲传导细胞之间的复杂交互作用二元神经元的一种形式，输入可以是1或-1。这些输入的组合被加权。如果克服某个阈值，人工神经元的输出为1，如果组合时输入不足，则输出为-1值
人工神经元试图通过计算机编程来模拟大脑的活动。一组相互连接的人工神经元组合在一起就意味着在某些基本功能上起作用这种人工神经网络的设计被视为开发人工生命的关键踏脚石，人工合成的计算机系统可以像人类一样进行推理。今天的智能计算机系统已经采用了神经网络，允许对数据输入进行并行处理一个依赖人工神经元的系统的例子是在2006年开发的一个作物保护系统，它利用了飞行车辆扫描作物状况，以确定是否存在季节性病虫害选择神经网络软件来控制作物的扫描，因为神经网络本质上是学习型计算机。随着更多的数据输入到它们的局部条件下，它们在检测问题方面变得更加有效，以便在问题扩散之前进行快速控制。另一方面，一个标准的计算机控制系统，如果不经过设计者的不断重新编程，它将比基于人工神经元适应的系统效率低得多熟悉软件的工程师在软件的基础上不能适应软件的广泛的优点，当神经网络暴露在这些条件下并收集有关这些条件的数据时，它就会变得熟练。最初，神经网络会产生错误的输出作为问题的解决方案，但是，当这个输出产生时，它作为输入反馈到系统中，不断地对数据进行提炼和权衡，使其对现实世界的情况越来越准确地了解，如果有足够的时间和反馈，除了1943年创建的基本二元神经元结构外，神经网络设计的适应性已经导致了其他类型的人工神经元。半线性神经网络包括线性和由条件激活的非线性函数。如果所分析的问题显示的条件不是线性的，或者不明显的可预测的，并且不是次要的，那么系统的非线性函数被赋予比线性计算更多的权重随着神经系统的训练继续进行，系统在控制它所监视的真实世界条件方面变得更好，而不是系统的理想状态。这通常涉及到将神经模糊模型纳入神经网络中，这样可以解释产生有意义输出的不精确程度和控制状态。
人工神经元试图通过计算机编程来模拟大脑的活动。一组相互连接的人工神经元组合在一起就意味着在某些基本功能上起作用这种人工神经网络的设计被视为开发人工生命的关键踏脚石，人工合成的计算机系统可以像人类一样进行推理。今天的智能计算机系统已经采用了神经网络，允许对数据输入进行并行处理一个依赖人工神经元的系统的例子是在2006年开发的一个作物保护系统，它利用了飞行车辆扫描作物状况，以确定是否存在季节性病虫害选择神经网络软件来控制作物的扫描，因为神经网络本质上是学习型计算机。随着更多的数据输入到它们的局部条件下，它们在检测问题方面变得更加有效，以便在问题扩散之前进行快速控制。另一方面，一个标准的计算机控制系统，如果不经过设计者的不断重新编程，它将比基于人工神经元适应的系统效率低得多熟悉软件的工程师在软件的基础上不能适应软件的广泛的优点，当神经网络暴露在这些条件下并收集有关这些条件的数据时，它就会变得熟练。最初，神经网络会产生错误的输出作为问题的解决方案，但是，当这个输出产生时，它作为输入反馈到系统中，不断地对数据进行提炼和权衡，使其对现实世界的情况越来越准确地了解，如果有足够的时间和反馈，除了1943年创建的基本二元神经元结构外，神经网络设计的适应性已经导致了其他类型的人工神经元。半线性神经网络包括线性和由条件激活的非线性函数。如果所分析的问题显示的条件不是线性的，或者不明显的可预测的，并且不是次要的，那么系统的非线性函数被赋予比线性计算更多的权重随着神经系统的训练继续进行，系统在控制它所监视的真实世界条件方面变得更好，而不是系统的理想状态。这通常涉及到将神经模糊模型纳入神经网络中，这样可以解释产生有意义输出的不精确程度和控制状态。
- 发表于 2020-07-30 17:24
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