ann是什么神经网络
ann是什么神经网络内容如下：1、一组连接，连接的强度由个连接上的权值表示，若为正，则表示是激活，为负，表示，抑制。2、一个求和单元：用于求各个输入信号的加权和。3、一个非线性激活函数：起到非线性映射的作用，并将神经元输出幅度限制在一定的范围内，一般限制在（0,1）或者（-1,1）之间。4、设置一个隐层，令是隐层节点的激活函数，并且令隐层结点个数M大于输入节点N，形成一个高维空间。5、如果M足够大，则在隐层空间输入时线性可分的。 6、正规化RBF网络的隐层结点个数和输入样本个数相等，但是样本很大。 解决的方式：减少隐节点的个数，使得N<M<P 。GRNN的基本思想：用径向基函数做为隐单元的”基”，构成隐含层空间。隐含层对输入向量进行变换，将低维空间的模式变换到高维空间内，使得低维空间内地线性不可分问题在高维空间内变得线性可分。 7、网络隐层神经元的个数Q等于输入矢量样本个数；输出神经元的个数等于训练样本拘束的种类个数（k）。
人工神经网络（ANN）
人工神经网络，也就是ANN（Artificial Neural Network），它是模拟人类大脑处理信息的生物神经网络所产生出来的一种计算模型。而它主要用于机器学习的研究与调用，例如语音识别，计算机图像处理，NLP等。
在神经网络中，计算的最小单元就是神经元。它从其他的神经元接收输入参数，并且计算之后输出最后结果。
而每个输入都伴随着一个 Weight ，即(w)，并且输入的参数中也包含一个很重要的参数 bias 。并且每个神经元都会应用一个函数 f(wx+b) 来得到最后的输出。如下图所示：
该神经元接收 X1 与 X2 两个参数，并且有 W1 与 W2 两个权重(Weight)，同时还有一个 b 作为 Bias 作为输入。而输出 Y 则是作为该神经元计算后的输出。
在生活中，通常很多事情或者说计算都不是一条线性的曲线。所以，为了尽量拟合生活中的运算或者计算规律（统计学、概率论等等），于是需要把线性(non-linear)计算后的结果，通过函数转变成拟合概率论的非线性函数结果。而这个过程，就叫做激活，而转变的函数也就叫做激活函数。
激活函数的目的是为了将线性的结果转变成非线性的结果，让计算结果更加贴近于生活。
而每个激活函数或者非线性函数都会根据一个单独的数进行一些数学的操作，将原来的结果变成一个非线性的结果。
常用的Activation Function有如下：
前向神经网络主要由多个神经元，以及多神经元层构成。
主要包括三部分：
多层感知机，即Multi Layer Perceptron。主要由一个或者多个隐藏层构成。而不包含隐藏层，只有输入和输出层的被称为单层感知机。即Single Layer Perceptron。
不包含隐藏层的单层感知机只能学习线性的变化，一旦包含了隐藏层，就可以学习非线性变化了。
对于隐藏层中的神经元而言，每个神经元都会与前一层(如输入层)的所有神经元相连接，并且连接时都会带有权重，这种也被称之为全连接层(Full Connect Layer)。
通过隐藏层不同的神经元，以及每个神经元所携带的权重，就可以完成非线性的预测了。
训练多层感知机模型通常都用反向传播算法(Back-Propagation)。
训练多层感知机模型的目的是为了能够更准确的预测事物，而反向传播算法则可以根据结果让计算机可以学习到正确的Weight与Bias。
反向传播算法：
一旦这个过程终止之后，我们就拥有一个已经训练过的模型了，就可以考虑使用新的输入进行预测。
在分类的任务中，通常会使用 SoftMax 的函数作为Activation Function，因为它可以在多个输入之间实现归一化，保证最终的分类结果的概率为1。
在MNIST的数据集中，提供了很多手写体的数字。例如下图中的5。
而该神经网络拥有784个像素点(因为宽高为28*28=784)，所以在输入层会有784个节点。
而在第一层隐藏层有300个节点，在第二层隐藏层有100个节点，在最终的输出层会有10个节点，对应着0-9这十个数字。
使用更亮的颜色来代表输出值更高的节点。在输入层，亮的节点就是代表像素值的数值更高的节点。而在输出层，只有一个亮的节点代表数字5，它输出的结果概率值为1，而其他9个数字的节点概率值为0.
这张图表明了MLP可以正确的分类输入的数字。
https://ujjwalkarn.me/2016/08/09/quick-intro-neural-networks/
https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/
人工神经网络的基础数学模型来自哪里
“纯意念控制”人工神经康复机器人系统2014年6月14日在天津大学和天津市人民医院共同举办的发表会上，由双方共同研制的人工神经康复机器人“神工一号”正式亮相。人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。基本特征：（1）非线性 非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。（2）非局限性 一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。（3）非常定性 人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。
人工神经网络的基本思想
你好，人工神经网络的基本思想就是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合，借助数学统计工具来实现。把这种网络看作一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理，其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。