为了满足读者应用人工神经网络解决实际问题的需要，书中还介绍了人工神经网络应用开发设计的全过程，并在附录中给出了BP神经网络实现预测、Hop6eld神经网络实现图像自联想记忆、模拟退火算法实现TSP和ARTI神经网络的源程序，供读者参考。作为扩充知识，书中也简单介绍了人工神经网络的实现，以及人工神经网络技术与传统的基于规则的专家系统和模糊系统的融合。...

图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图。权重共享和稀疏连接一样，减少了卷积神经网络的参数总量，并具有正则化的效果。卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟

1、首先需要了解BP神经网络是一种多层前馈网络。2、以看一下在matlab中BP神经网络的训练函数，有梯度下降法traingd,弹性梯度下降法trainrp，自适应lr梯度下降法traingda等。3、在matlab中命令行窗口中定义输入P，输出T，·通过“newff(minmax(P),[5,1]构建BP神经网络，“[net,tr]=train(net,P,T);”进行网络训练，“sim(net

BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网

由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的见解。目前使用得最广泛的是T.Koholen的定义，即"神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。"如果我们将人脑神经信息活动的特点与现行冯·诺依曼计算机的工作方式进行比较，就可以看出人脑具有以下鲜明

The neuron --------------------------------------------------------------------------------虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。Introduction ---------------------------------------------

一.一些基本常识和原理[什么叫神经网络?]人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模

小波神经网络（Wavelet Neural Network， WNN）是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种人工神经网络写作猫。它是基于小波分析理论以及小波变换所构造的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络模型。即用非线性小波基取代了通常的非线性Sigmoid 函数，其信号表述是通过将所选取的小波基进行线性叠加来表现的。它避免了BP 神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题，大大简化

卷积神经网络的连接性：卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparseconnection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。表征函数f与经过翻转和平移的g的重叠

1、看看是不是训练效果好，预测效果不好。如果是这样那就是过拟合。网上搜搜有很多解决过拟合的方法。2、如果训练和预测都不好，那就是模型有问题。可能原因是（1）数据量太小。（2）输入和输出数据之间相关性小。（3）调整参数：除了调整误差和学习率这些参数之外，还可以调整传递函数，例如trainlm适合一般模型，还有其他例如trainbr等函数，可以网上搜索看看每个函数适用的区别。谷歌人工智能写作项目：小发