hello，小铁来为大家解答以上问题，神经网络原理是什么，神经网络原理很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
人工神经网络的内容有哪些？
人工网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特性、学习规则等。目前有近40种神经网络模型，包括反向传播网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、niels bohr Zeeman机、自适应共振理论等。根据连接的拓扑结构，神经网络模型可以分为：
(1)前馈网络中的每个神经元接收来自上一级的输入，并将其输出到下一级。网络中没有反馈，可以用有向无环图来表示。这种网络实现了信号从输入空间到输出空间的转换，其信息处理能力来源于简单非线性函数的多重复合。网络结构简单，易于实现。反向网络是典型的正向网络。
(2)反馈网络中神经元之间存在反馈，可以用一个无向完全图来表示。这种神经网络的信息处理是状态的变化，可以用动态系统理论来处理。系统的稳定性与联想记忆的功能密切相关。Hopfield网络和niels bohr Zzmann机都属于这种类型。
学习是神经网络研究的重要组成部分，其适应性是通过学习来实现的。根据环境的变化，调整权重以改善系统的行为。Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。Hebb法则认为，学习过程最终发生在神经元之间的突触处，突触连接的强度随着突触前后神经元的活动而变化。在此基础上，人们提出了各种学习规则和算法，以满足不同网络模型的需要。有效的学习算法使神经网络通过调整连接权值来构建客观世界的内部表征，形成独特的信息处理方法，信息的存储和处理都体现在网络连接中。
根据学习环境的不同，神经网络的学习方法可以分为有监督学习和无监督学习。在监督学习中，将训练样本的数据加入到网络的输入中，将相应的期望输出与网络输出进行比较，得到误差信号，可以用来控制值的连接强度的调整，经过多次训练后收敛到一定的权重。当样本情况发生变化时，可以在学习适应新环境后修改权重。使用监督学习的神经网络模型包括反向传播网络、感知器等。无监督学习中，不预先给定标准样本，直接将网络置于环境中，使学习阶段和工作阶段合二为一。此时，学习规律的变化服从连接权值的演化方程。无监督学习最简单的例子就是Hebb学习规则。竞争规则是无监督学习的一个更复杂的例子，它根据建立的聚类调整权重。自组织映射和自适应共振理论网络是与竞争学习相关的典型模型。
研究神经网络的非线性动力学性质，主要运用动力系统理论、非线性规划理论和统计理论，分析神经网络的演化过程和吸引子性质，探索神经网络的合作行为和集体计算功能，了解神经信息处理机制。为了探索神经网络在完整性和模糊性方面处理信息的可能性，混沌理论的概念和方法将发挥作用。混沌是一个很难精确定义的数学概念。一般来说，“混沌”是指确定性方程所描述的动力系统中的不确定行为，或者称之为确定性随机性。“确定性”是因为它是由内部原因而非外部噪音或干扰引起的，而“随机性”是指其行为的不规则性和不可预测性，只能用统计学方法来描述。混沌系统的主要特点是对初始条件的敏感依赖性，混沌反映了其固有的随机性。混沌理论是指描述具有混沌行为的非线性动力系统的基本理论、概念和方法。它把动力系统的复杂行为理解为其在与外界进行物质、能量和信息交换过程中的内在结构化行为，而不是外在的、偶然的行为。混沌状态是一种稳定状态。混沌系统的稳态包括：定态、平稳、周期、准同步和混沌解。混沌轨迹是全局稳定性和局部不稳定性共同作用的结果，称为奇怪吸引子。奇异吸引子具有以下特征：(1)奇异吸引子是吸引子，但它既不是不动点，也不是周期解；(2)奇异吸引子是不可分的，即不能分成两个或两个以上的吸引子；(3)对初始值非常敏感，不同的初始值会导致截然不同的行为。
人工神经网络-优越性
人工神经网络的特点和优势主要表现在三个方面：
首先，它具有自学习功能。例如，在实现图像识别时，只需将许多不同的图像模板和相应的识别结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能逐渐学会识别相似的图像。自学习功能对于预测尤为重要。预计未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测和效益预测，应用前景十分广阔。
第二，它具有联想记忆功能。这种关联可以通过人工神经网络的反馈网络来实现。
第三，它具有高速寻找最优解的能力。寻找一个复杂问题的最优解通常需要大量的计算。利用针对某个问题设计的反馈型人工神经网络，充分发挥计算机的高速计算能力，可能很快就能找到最优解。
人工神经网络-研究方向
神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两个方面。
理论研究可以分为以下两类：
1.用神经生理学和认知科学来研究人类的思维和智力机制。
2.利用神经基础理论的研究成果，通过数学方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能，如稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等。发展新的网络数学理论，如神经网络动力学、非线性神经场等。
研究可以分为以下两类：
1.神经网络的软件仿真和硬件实现研究。
2.神经网络在各个领域的应用研究。
模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。
本文讲解到此结束，希望对大家有所帮助。