⑴ 什麼是神經網路
這個其實你安靜下來查查網路也挺快的，人講的話漏洞還是蠻多的。神經網路可以想像成機器人腦。
盡量簡單講吧，神經網路的初衷是人希望計算機能模擬人的思維方式解決這些問題：
識別物體，識別數據類型——》進而做到預測物體發展，預測數據變化。比如預測股票，電影票房等等。
那人的思維方式是怎樣的呢？是多維的網狀的。比如，識別一個杯子只需要一瞬間，但你判斷的過程是通過杯子的各種特徵綜合反映出來是一個杯子的。這種各種特徵的綜合反映就是神經網路的基本特點。
抽象一點，你輸入一組能代表杯子的特徵，經過神經網路的處理，它能告訴你這是一個杯子。神經網路就算成了。
其中，你輸入的一組特徵就是輸入向量；
神經網路是由你自己設計的，包括層數和節點數，都是模擬人腦復雜程度的。解決什麼樣的問題，就用適當的復雜程度。
處理指的是各種函數。
最後能告訴你是個杯子，就算是輸出了。
當然，神經網路並不是很准確的網路，因為這是和人自己對大腦的研究成正比的。但因為兼容性強，建模方便的特徵，使神經網路的使用范圍還是相當廣的。希望沒有誤導你。
⑵ 神經網路是什麼
神經網路是一種以人腦為模型的機器學習，簡單地說就是創造一個人工神經網路，通過一種演算法允許計算機通過合並新的數據來學習。
神經網路簡單說就是通過一種演算法允許計算機通過合並新的數據來學習！
⑶ 神經網路中的數學知識
高等代數,泛函分析,微分方程,拓撲---收斂判斷\函數逼近\網路拓撲設計...
不要光看數學,還學一點邏輯學(對編程,管理和理解數學知識是有益的)
⑷ 關於遺傳演算法，模糊數學，神經網路三種數學的區別和聯系
遺傳演算法是一種智能計算方法，針對不同的實際問題可以設計不同的計算程序。它主要有復制，交叉，變異三部分完成，是仿照生物進化過程來進行計算方法的設計。
模糊數學是研究現實生活中一類模糊現象的數學。簡單地說就是像好與壞怎樣精確的描述，將好精確化，用數字來表達。
神經網路是一種仿生計算方法，仿照生物體中信息的傳遞過程來進行數學計算。
這三種知識都是近40年興起的新興學科，主要應用在智能模糊控制上面。這三者可以結合起來應用。如用模糊數學些遺傳演算法的程序，優化神經網路，最後用神經網路控制飛行器或其他物體
⑸ 學習神經網路需要具備什麼數學知識
掌握基本原理就可以，就是一種復雜的非線性關系
⑹ BP神經網路法屬於哪一門學科
神經網路波及的范圍很廣，在分類識別問題上，在故障識別問題上，它是人工智慧，不能定性理解為哪一學科
⑺ 神經網路 的四個基本屬性是什麼
神經網路的搭建，輸入，隱藏與輸出的設置。應用到遺傳演算法中，我們制定一個規則，什麼樣的坦克是好坦克：比如殺一個坦克+15，按存活時間+10，死亡後-25；這樣判別優秀的坦克基因；然後遺傳給下一代重新訓練。應用越來越多，但都以戰斗系統，自動優化路徑為主要應用方向，缺少新的方向與研究內容。將遺傳演算法與寵物養成游戲相結合，不僅可以增加游戲可玩性，給游戲玩家帶來新鮮的游戲體驗，豐富游戲玩家渴求驚喜與刺激的游戲心理，又可以豐富遺傳演算法的應用領域與輻射面。將優質寵物模擬為食物，模仿鳥群吃食物的行為，每三名寵物為一個單位，構建排名二、三名的寵物向第一名求偶的路徑，並在達到一定距離時發出搖尾巴的動作。第二三名寵物有概率和第一名的寵物繁衍出新的一代，不斷迭代。在屏幕活動范圍內，對靠近，對齊，避免碰撞的三個原則設置參數、權重，以此獲取寵物下一時刻位置。
⑻ bp神經網路是數學嗎
是一種演算法，其中運到了一些數學方法和公式