ccll toly 神经元网络 矿是根据生物的神经元组成而得来的 了两态工作,即只有兴奋和抑制两个状态 了阈值作用,超过某个阈值,神经元兴奋 矿多输入、单输出,树状突起获得众多输 入,轴突单输出 空间、时间叠加 矿可塑性连接,突起的连接强度可调节
神经元网络 是根据生物的神经元组成而得来的 两态工作，即只有兴奋和抑制两个状态 阈值作用，超过某个阈值，神经元兴奋 多输入、单输出，树状突起获得众多输 入，轴突单输出 空间、时间叠加 可塑性连接，突起的连接强度可调节
神经元网络(续) 每个神经元是基元,任何一个函数f(x)可以通 过神经元的加权和而得到。神经元的数目可以 选择,层次的个数可以选择,原则上三层以上 即可以模拟任何一个函数(包括线性函数、非 线性函数)功能十分强大 网络模型构建后,需要获得权值,权值的获取 方法是训练。即选择足够的训练样本空间,对 模型中的连接进行训练,训练完成,既可以用 于相关的应用
神经元网络（续） 每个神经元是基元，任何一个函数f(x)可以通 过神经元的加权和而得到。神经元的数目可以 选择，层次的个数可以选择，原则上三层以上 即可以模拟任何一个函数（包括线性函数、非 线性函数）功能十分强大！ 网络模型构建后，需要获得权值，权值的获取 方法是训练。即选择足够的训练样本空间，对 模型中的连接进行训练，训练完成，既可以用 于相关的应用
神经元网络(续) 了一个非常好的思路,可以同时解决线性和非线 性问题! 问题是:训练样本空间与应用样本空间不是 个集合,用训练样本空间训练出来的神经元模 型对于样本空间的样本是最优的结果,而对于 应用样本空间就不一定是最优的结果! 了例如:应用神经元网络识别0~9个数字,选定 层神经网(输入层、隐含层、输出层),隐 含层包含128个节点,训练样本空间选择0~9 的手写数字分别为100个,共1000个样本集
神经元网络（续） 一个非常好的思路，可以同时解决线性和非线 性问题！ 问题是：训练样本空间与应用样本空间不是一 个集合，用训练样本空间训练出来的神经元模 型对于样本空间的样本是最优的结果，而对于 应用样本空间就不一定是最优的结果！ 例如：应用神经元网络识别0~9个数字，选定 三层神经网（输入层、隐含层、输出层），隐 含层包含128个节点，训练样本空间选择0~9 的手写数字分别为100个，共1000个样本集
神经元网络(续) 训练结束后,对于样本空间的样本的认 别率可以达到100%,而如果选择一个手 写的字母“A作为识别样本,发现他也 会得出一个0~9之间的一个结果,显然出 现了误识。 那么误识率会是多大?
神经元网络（续） 训练结束后，对于样本空间的样本的识 别率可以达到100%，而如果选择一个手 写的字母“A”作为识别样本，发现他也 会得出一个0~9之间的一个结果，显然出 现了误识。 那么误识率会是多大？
论 在世界是由基元组成这一哲学思想下, 产生了一系列的十分有效的技术,可见 哲学对研究的意义 矿相反,如果没有一种哲学思想,我们的 研究如何归纳总结出一种一般的规律? 总结出的规律正确与否?
结 论 在世界是由基元组成这一哲学思想下， 产生了一系列的十分有效的技术，可见 哲学对研究的意义。 相反，如果没有一种哲学思想，我们的 研究如何归纳总结出一种一般的规律？ 总结出的规律正确与否？