本篇文章給大家談談神經(jīng)網(wǎng)絡為什么可以擬合任何函數(shù)，以及為什么用神經(jīng)網(wǎng)絡對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有自學習、自組織、自適應以及很強的非線性函數(shù)逼近能力...
• 2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)
• 3、bp神經(jīng)網(wǎng)絡為什么可以擬合任意非線性函數(shù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有自學習、自組織、自適應以及很強的非線性函數(shù)逼近能力...

人工神經(jīng)網(wǎng)絡就像一個黑盒子，用于模擬任意函數(shù)。根據(jù)一定的訓練樣本（即所需模擬函數(shù)已知的輸入和輸出關系）神經(jīng)網(wǎng)絡可以改變其內(nèi)部結(jié)構使其模型特性逼近訓練樣本。即所謂的自學習，自組織和自適應。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ArtificialNeuralNetwork)：用數(shù)學模型模擬神經(jīng)元活動的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)，是一種基于模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構和功能的信息處理系統(tǒng)。

（3）非常定性：人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適應、自組織和自學習的能力。神經(jīng)網(wǎng)絡處理的信息不僅會發(fā)生變化，而且非線性動態(tài)系統(tǒng)本身也在發(fā)生變化。迭代過程通常用來描述動態(tài)系統(tǒng)的演化。

（3）非常定性 人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適應、自組織、自學習能力。神經(jīng)網(wǎng)絡不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時，非線性動力系統(tǒng)本身也在不斷變化。經(jīng)常采用迭代過程描寫動力系統(tǒng)的演化過程。

BP(Back Propagation)算法又稱為誤差 反向傳播算法，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡中的一種監(jiān)督式的學習算法。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法在理 論上可以逼近任意函數(shù)，基本的結(jié)構由非線性變化單元組成，具有很強的非線性映射能力。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡在非線性映射能力表現(xiàn)突出、自組織自適應能力強、具備很強的并行性、網(wǎng)絡的泛化能力強方面具有強大的優(yōu)勢。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)

ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ArtificialNeuralNetwork，ANN）簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡或類神經(jīng)網(wǎng)絡。人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ArtificialNeuralNetwork，即ANN），是20世紀80年代以來人工智能領域興起的研究熱點。

ANN是人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Network）的縮寫，是一種模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡行為的計算機算法。拓展知識：什么是ANN ANN是由多個節(jié)點和連接組成的計算系統(tǒng)，其結(jié)構類似于神經(jīng)系統(tǒng)，包含輸入層、隱藏層和輸出層。

ANN(人工神經(jīng)網(wǎng)絡)ANNANN是指由大量的處理單元(神經(jīng)元) 互相連接而形成的復雜網(wǎng)絡結(jié)構，是對人腦組織結(jié)構和運行機制的某種抽象、簡化和模擬。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Network，ANN)簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(NN)，是基于生物學中神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理，在理解和抽象了人腦結(jié)構和外界刺激響應機制后，以網(wǎng)絡拓撲知識為理論基礎，模擬人腦的神經(jīng)系統(tǒng)對復雜信息的處理機制的一種數(shù)學模型。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡，也就是ANN（Artificial Neural Network），它是模擬人類大腦處理信息的生物神經(jīng)網(wǎng)絡所產(chǎn)生出來的一種計算模型。而它主要用于機器學習的研究與調(diào)用，例如語音識別，計算機圖像處理，NLP等。

本文討論的神經(jīng)網(wǎng)絡是從生物學領域引入計算機科學和工程領域的一個仿生學概念，又稱人工神經(jīng)網(wǎng)絡（英語：artificial neural network，縮寫ANN）。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡為什么可以擬合任意非線性函數(shù)

1、Universal approximation theorem (Hornik et al.， 1989；Cybenko， 1989) 定理表明：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，只需具備單層隱含層和有限個神經(jīng)單元，就能以任意精度擬合任意復雜度的函數(shù)。這是個已經(jīng)被證明的定理。

2、可以。既然是函數(shù)擬合，那么事先就已經(jīng)有函數(shù)表達式了。擬合的只是函數(shù)表達式中未知的參數(shù)。用神經(jīng)網(wǎng)絡對函數(shù)進行擬合，輸出的就是未知參數(shù)的高精近似值。人工神經(jīng)網(wǎng)絡就是模擬人思維的第二種方式。

3、答案是仍然不是。雖然BP神經(jīng)網(wǎng)絡的所有結(jié)點都是線性函數(shù)，但是它們通過加權和、激活函數(shù)等方式相互作用，從而形成了一個非線性的整體結(jié)構。這意味著，即使這些結(jié)點本身是線性的，整個神經(jīng)網(wǎng)絡仍然是一個非線性系統(tǒng)。

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