什么叫高算力人工神经网络

⑴ 高品质算力网络的范畴

联通高品质算力网络的范畴广。

联通高品质算力网络是指联通提供的灶迅一种高品质、高性能的网络服务，可以提供更快更可靠的网络服务，以满咐辩早足用户对网络速度、可靠性等方面的需求。该网络可以支持高带宽的应用，如视频会议，可以提供更低的延迟和更可靠的网络服务，从而为用户提供更好的体验和更高的性能。

算力网络将分布在各地的人工智能计算中心节点连接起来，动态实时根据算力资源状态和需求，实现统筹分配和调度计算任务，构成全国范围内的感知、分配、调度人工智能中心的算力网络，然后在此基础上汇聚和共享算力、数据、算法资源。

算力网络

算力的汇聚，就是把不同地区、不同城市的算力资源高速互联，实现跨节点之间的算力合理调度，资源弹性分配，这有利于提升各衡雀个人工智能计算中心的利用率，实现对于整体能耗的节省，后续可支持跨节点分布学习，为大模型的研究提供超级算力。

生态的汇聚，各个人工智能计算中心之间，统一互联标准、应用接口标准，实现网络内大模型能力开放与应用创新成果共享，强化跨区域科研和产业协作，为全国范围用户进行人工智能应用创新提供更多的资源选择和更便捷的合作方式，加速产业聚合，激活产业共融共生。

⑵ 什么是人工神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个稿悔节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。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，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的键雀正连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解岁燃决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。

⑶ 人工神经网络，人工神经网络是什么意思

一、 人工神经网络的概念
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的关注。它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。
神经网络是一种运算模型，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（activation function）。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。网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激活函数。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。人工神经网络则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。另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的方法，使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力，这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。
人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的袜激梁信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐单元是处在输入和输出单元之间，不能由系统外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度，信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。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。
神经网络，是一种应用类似于大脑神经突触连接结构进行信息处理的数学模型，它是在人类对自身大脑组织结合和思维机制的认识理解基础之上模拟出来的，它是根植于神经科学、数学、思维科学、人工智能、统计学、物理学、计算机科学以及工程科学的一门技术。
二、 人工神经网络的发展
神告运经网络的发展有悠久的历史。其发展过程大致可以概括为如下4个阶段。
1. 第一阶段----启蒙时期
(1)、M-P神经网络模型：20世纪40年代，人们就开始了对神经网络的研究。1943 年，美国心理学家麦克洛奇（Mcculloch）和数学家皮兹（Pitts）提出了M-P模型，此模型比较简单，但是意义重大。在模型中，通过把神经元看作个功能逻辑器件来实现算法，从此开创了神经网络模型的理论研究。
(2)、Hebb规则：1949 年，心理学家赫布（Hebb）出版了《The Organization of Behavior》（行为组织学），他在书中提出了突触连接强度可变的假设。这个假设认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的连接强度随之突触前后神经元的活动而变化。这一假设发展成为后来神经网络中非常著名的Hebb规则。这一法则告诉人们，神经元之间突触的联系强度是可变的，这种可变性是学习和记忆的基础。Hebb法则为构造有学习功能的神经网络模型奠定了基础。
(3)、感知器模型：1957 年，罗森勃拉特（Rosenblatt）以M-P 模型为基础，提出了感知器（Perceptron）模型。感知器模型具有现代神经网络的基本原则，并且它的结构非常符合神经生理学。这是一个具有连续可调权值矢量的MP神经网络模型，铅陪经过训练可以达到对一定的输入矢量模式进行分类和识别的目的，它虽然比较简单，却是第一个真正意义上的神经网络。Rosenblatt 证明了两层感知器能够对输入进行分类，他还提出了带隐层处理元件的三层感知器这一重要的研究方向。Rosenblatt 的神经网络模型包含了一些现代神经计算机的基本原理，从而形成神经网络方法和技术的重大突破。
(4)、ADALINE网络模型： 1959年，美国著名工程师威德罗（B.Widrow）和霍夫（M.Hoff）等人提出了自适应线性元件(Adaptive linear element，简称Adaline)和Widrow-Hoff学习规则（又称最小均方差算法或称δ规则）的神经网络训练方法，并将其应用于实际工程，成为第一个用于解决实际问题的人工神经网络，促进了神经网络的研究应用和发展。ADALINE网络模型是一种连续取值的自适应线性神经元网络模型，可以用于自适应系统。
2. 第二阶段----低潮时期
人工智能的创始人之一Minsky和Papert对以感知器为代表的网络系统的功能及局限性从数学上做了深入研究，于1969年发表了轰动一时《Perceptrons》一书，指出简单的线性感知器的功能是有限的，它无法解决线性不可分的两类样本的分类问题，如简单的线性感知器不可能实现“异或”的逻辑关系等。这一论断给当时人工神经元网络的研究带来沉重的打击。开始了神经网络发展史上长达10年的低潮期。
(1)、自组织神经网络SOM模型：1972年，芬兰的KohonenT.教授，提出了自组织神经网络SOM(Self-Organizing feature map)。后来的神经网络主要是根据KohonenT.的工作来实现的。SOM网络是一类无导师学习网络，主要用于模式识别﹑语音识别及分类问题。它采用一种“胜者为王”的竞争学习算法，与先前提出的感知器有很大的不同，同时它的学习训练方式是无指导训练，是一种自组织网络。这种学习训练方式往往是在不知道有哪些分类类型存在时，用作提取分类信息的一种训练。
(2)、自适应共振理论ART：1976年，美国Grossberg教授提出了著名的自适应共振理论ART(Adaptive Resonance Theory)，其学习过程具有自组织和自稳定的特征。
3. 第三阶段----复兴时期
(1)、Hopfield模型：1982年，美国物理学家霍普菲尔德（Hopfield）提出了一种离散神经网络，即离散Hopfield网络，从而有力地推动了神经网络的研究。在网络中，它首次将李雅普诺夫（Lyapunov）函数引入其中，后来的研究学者也将Lyapunov函数称为能量函数。证明了网络的稳定性。1984年，Hopfield 又提出了一种连续神经网络，将网络中神经元的激活函数由离散型改为连续型。1985 年，Hopfield和Tank利用Hopfield神经网络解决了著名的旅行推销商问题（Travelling Salesman Problem）。Hopfield神经网络是一组非线性微分方程。Hopfield的模型不仅对人工神经网络信息存储和提取功能进行了非线性数学概括，提出了动力方程和学习方程，还对网络算法提供了重要公式和参数，使人工神经网络的构造和学习有了理论指导，在Hopfield模型的影响下，大量学者又激发起研究神经网络的热情，积极投身于这一学术领域中。因为Hopfield 神经网络在众多方面具有巨大潜力，所以人们对神经网络的研究十分地重视，更多的人开始了研究神经网络，极大地推动了神经网络的发展。
(2)、Boltzmann机模型：1983年，Kirkpatrick等人认识到模拟退火算法可用于NP完全组合优化问题的求解，这种模拟高温物体退火过程来找寻全局最优解的方法最早由Metropli等人1953年提出的。1984年，Hinton与年轻学者Sejnowski等合作提出了大规模并行网络学习机，并明确提出隐单元的概念，这种学习机后来被称为Boltzmann机。
Hinton和Sejnowsky利用统计物理学的感念和方法，首次提出的多层网络的学习算法，称为Boltzmann 机模型。
(3)、BP神经网络模型：1986年，儒默哈特（D.E.Ru melhart）等人在多层神经网络模型的基础上，提出了多层神经网络权值修正的反向传播学习算法----BP算法（Error Back-Propagation），解决了多层前向神经网络的学习问题，证明了多层神经网络具有很强的学习能力，它可以完成许多学习任务，解决许多实际问题。
(4)、并行分布处理理论：1986年，由Rumelhart和McCkekkand主编的《Parallel Distributed Processing：Exploration in the Microstructures of Cognition》，该书中，他们建立了并行分布处理理论，主要致力于认知的微观研究，同时对具有非线性连续转移函数的多层前馈网络的误差反向传播算法即BP算法进行了详尽的分析，解决了长期以来没有权值调整有效算法的难题。可以求解感知机所不能解决的问题，回答了《Perceptrons》一书中关于神经网络局限性的问题，从实践上证实了人工神经网络有很强的运算能力。
(5)、细胞神经网络模型：1988年，Chua和Yang提出了细胞神经网络（CNN）模型，它是一个细胞自动机特性的大规模非线性计算机仿真系统。Kosko建立了双向联想存储模型（BAM），它具有非监督学习能力。
(6)、Darwinism模型：Edelman提出的Darwinism模型在90年代初产生了很大的影响，他建立了一种神经网络系统理论。
(7)、1988年，Linsker对感知机网络提出了新的自组织理论，并在Shanon信息论的基础上形成了最大互信息理论，从而点燃了基于NN的信息应用理论的光芒。
(8)、1988年，Broomhead和Lowe用径向基函数(Radialbasis function, RBF)提出分层网络的设计方法，从而将NN的设计与数值分析和线性适应滤波相挂钩。
(9)、1991年，Haken把协同引入神经网络，在他的理论框架中，他认为，认知过程是自发的，并断言模式识别过程即是模式形成过程。
(10)、1994年，廖晓昕关于细胞神经网络的数学理论与基础的提出，带来了这个领域新的进展。通过拓广神经网络的激活函数类，给出了更一般的时滞细胞神经网络(DCNN)、Hopfield神经网络（HNN）、双向联想记忆网络（BAM）模型。
(11)、90年代初，Vapnik等提出了支持向量机(Supportvector machines, SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)维数的概念。
经过多年的发展，已有上百种的神经网络模型被提出。

⑷ 什么是人工神经网络

人工神经网络就是，人工智能模拟人体内的喊闷唯神经系统的工作原理和工作结构进罩闹行模拟的一郑培套人工系统网络快速有效的传递信息

⑸ 人工神经网络概述（更新中）

智能： 从感觉到记忆再到思维的过程称为“智慧”，智慧的结果是语言和行为。行为和语言予以表达称为“能力”。智慧和能力的总称为“智能”。感觉、记忆、思维、行为、语言的过程称为“智能过程”。

人工智能： 人工构建的智能系统。

人工智能是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用的技术学科，其主要研究内容可以归纳为以下四个方面。

人工神经网络是基于生物神经元网络机制提出的一种计算结构，是生物神经网络的某种模拟、简化和抽象。神经元是这一网络的“节点”，即“处理单元”。

人工神经网络可用于逼近非线性映射、分类识别、优化计算以及知识挖掘。近年来，人工神经网络在模式识别、信号处理、控制工程和优化计算领域得到了广泛的应用。

M-P模型由心理学家McCulloch和数学家W. Pitts在1943年提出。

M-P模型结构是一个多输入、单输出的非线性元件。其I/O关系可推述为

其中， 表示从其他神经元传来的输入信号; 表示从神经元 到神经元 的连接权值; 表示阈值; 表示激励函数或转移函数; 表示神乱袭经元 的输出信号。

作为一种最基本的神经元数学模型，M-P模型包括了加权、求和和激励（转移）三部分功能。

神经元的数据模型主要区别于采用了不同的激励函数。

概率型函数的输入和输出之间的关系是不确定的。分布律如下

其中， 被称为温度参数。

感知机（Perceptron）是美国学者Rosenblatt于1957年提出的一种派腔用于模式分类的神经网络模型。

M-P模型通常叫做单输出的感知机。按照M-P模型的要求，该人工神经元的激活函数为阶跃函数。为了方便表示，M-P模型表示为下图所示的结构。

用多个这样的单输入感知机可以构成一个多输出的感知机，其结构如下

对于二维平面，当输入/输出为 线性可分 集合时，一定可以找到一条直线将模式分成两类。此时感知机的结构图3所示，显然通过调整感知机的权值及阈值可以修改两类模式的分界线:

线性可分： 这里的线性可分是指两类样本可以用直线、平面或超平面分开，否则称为线性不可分。

感知机的基本功能是对外部信号进行感知和识别，这就是当外部 个刺激信号或来自其它 个神经元（的信号）处于一定的状态时，感知机就处于兴奋状态，而外部 个信号或 个神经元的输出处于另一个状态时，感知机就呈现抑制状态。

如果 、 是 中两个互不相交的集合，且有如下方程成立

则称集合 为感知机的 学习目标 。根据感知机模型，学习算法实际上是要寻找权重 、 满足下述要求：

感知机的训练过程是感知机权值的逐步调整过程，为此，用 表示每一次调整的序号。 对哗羡兄应于学习开始前的初始状态，此时对应的权值为初始化值。

⑹ 硬核科普：什么是人工神经网络

我们先来查看网络网络对于人工神经网络的定义

是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。

搞清楚这个问题，我们先来研究一下 网络 ： 是由若干节点和连接这些节点的链路构成，表示诸多对象及其相互联系。

这是一张 蜘蛛网 ，很完美的展现了网络的形态，由若干节点链接组成。

我们假设一个场景，现在有很多小蜘蛛要在这张网上进行比赛，就和我们人一样，每个人的速度是不一样的，蜘蛛咐巧网上的每个结点都有一个道具，小蜘蛛拿到道具后，速度就会改变。比如道具是 "x3" ,那么就是将小蜘蛛 目前的速度乘以三倍 ，如果是 "x(-2)" ,那么速度就变成 原来的负二倍 ( 我默认大家都上过小学二年级 )。每个小蜘蛛沿着自己的赛道一路下去，最后到达谨简旅终点，虽然开始的时候速度大小确定了，可是中间道具是未知的，也就是谁获得胜利都是有可能的。

我们从蜘蛛的比赛当中回来，会发现刚才的比赛其实就是人工神经网络运算的一个过程！！！

没错，这个也是神经网络

这就是小蜘蛛的赛道，起点到终点一共有三可以休息的地方，在圈圈里面可以打开道具箱子

假设我们小蜘蛛的初始速度是3，到达中间的地方开了个道具箱子，获得"x2"的效果加成，此时小蜘蛛的速度变成了"2x3=6",以6这个速度到达终点！

起到到终点中间有两个可以拿道具的地方，那么该走哪边呢？实际情况是，两边都会走，和上面的做法一样： 用自己目前的值乘以权重

一开始是三，然后上面是"x1.5",所以上面的结果是4.5,下面是祥凳"x2",所以就是6,接着走下去，就是"4.5x2" + "6x0.5"得到最后的值

中间神经元的值等于与它相连的前面两个神经元的值乘以权重再加和得到。

计算方法同上，最后得到的两个神经元的值就是我们想要的结果，也就是经过神经元预测后得到的结果！

此时你可能有很多疑问：

这些疑问我们下次解答，本文以最通俗的语言讲述了什么是人工神经网络，数据怎么经过神经网络，简单来说就是小学二年级学的公式 "y=kx" 。

有疑问欢迎与我联系讨论。

⑺ 人工智能：什么是人工神经网络

许多 人工智能 计算机系统的核心技术是人工神经网络(ANN)，而这种网络的灵感来源于人类大脑中的生物结构。

通过使用连接的“神经元”结构，这些网络可以通过“学习”并在没有人类参与的情况下处理和评估某些数据。

这样的实际实例之一是使用人工神经网络(ANN)识别图像中的对象。在构建一个识别“猫“图像的一个系统中，将在包含标记为“猫”的图像的数据集上训练人工神经网络，该数据集可用作任何进行分析的参考点。正如人们可能学会根据尾巴或皮毛等独特特征来识别狗一样，人工神经网络(ANN)也可明凯以通过将每个图像分解成不同的组成部分(如颜色和形状)进行识别。

实际上，神经网络提供了位于托管数据之上的排序和分类级别，可基于相似度来辅助数据的聚类和分组。可以使用人工神经网络(ANN)生成复杂的垃圾邮件过滤器，查找欺诈行为的算法以及可以精确了解情绪的客户关系工具。

人工神经网络如何工作

人工神经网络的灵感来自人脑的神经组织，使用类似于神经元的计算节点构造而成，这些节点沿着通道(如神经突触的工作方式)进行信息交互。这意味着一个计算节点的输出将影响另一个计算节点的处理。

神经网络标志着人工智能发展的巨大飞跃，在此之前，人工智能一直依赖于使用预定义的过程和定期的人工干预来产生所需的结果。人工神经网络可以使分析负载分布在多个互连层的网络中，每个互连层包含互连节点。在处理信息并对其进行场景处理之后，信息将传递到下一个节点，然后向下传递到各个层。这个想法是允许将其他场景信息接入网络，以通知每个阶段的处理。

单个“隐藏”层神经网络的基本结构

就像渔网的结构一样，神经网络的一个单层使用链将处理节点连接在一起。大量的连接使这些节点之间的通信得到增强，从而提高了准确性和数据处理吞吐量。

然后，人工神经网络将许多这样的层相互叠放以分析数据，从而创建从第一层到最后一层的输入和输出数据流。尽管其层数将根据人工神经网络的性质及其任务而变化，但其想法是将数据从一层传递到另一层，并随其添加附加的场景信息。

人脑是用3D矩阵连接起来的，而不是大量堆叠的图层。虚悉就像人类大脑一样，节点在接收到特定刺激时会在人工神经网络上“发射”信号，并将信号传递到另一个节点。但是，对于人工神经网络，输入信号定义为实数，输出为各种输入的总和。

这些输入的值取决于它们的权重，该权重用于增加或减少与正在执行的任务相对应的输入数据的重要性。其目标是采用任意数量的二进制数值输入并将其转差槐乎换为单个二进制数值输出。

更复杂的神经网络提高了数据分析的复杂性

早期的神经网络模型使用浅层结构，其中只使用一个输入和输出层。而现代的系统由一个输入层和一个输出层组成，其中输入层首先将数据输入网络，多个“隐藏”层增加了数据分析的复杂性。

这就是“深度学习”一词的由来——“深度”部分专门指任何使用多个“隐藏”层的神经网络。

聚会的例子

为了说明人工神经网络在实际中是如何工作的，我们将其简化为一个实际示例。

想象一下你被邀请参加一个聚会，而你正在决定是否参加，这可能需要权衡利弊，并将各种因素纳入决策过程。在此示例中，只选择三个因素——“我的朋友会去吗?”、“聚会地点远吗?”、“天气会好吗?”

通过将这些考虑因素转换为二进制数值，可以使用人工神经网络对该过程进行建模。例如，我们可以为“天气”指定一个二进制数值，即‘1'代表晴天，‘0'代表恶劣天气。每个决定因素将重复相同的格式。

然而，仅仅赋值是不够的，因为这不能帮助你做出决定。为此需要定义一个阈值，即积极因素的数量超过消极因素的数量。根据二进制数值，合适的阈值可以是“2”。换句话说，在决定参加聚会之前，需要两个因素的阈值都是“1”，你才会决定去参加聚会。如果你的朋友要参加聚会(‘1')，并且天气很好(‘1')，那么这就表示你可以参加聚会。

如果天气不好(‘0')，并且聚会地点很远(‘0')，则达不到这一阈值，即使你的朋友参加(‘1')，你也不会参加聚会。

神经加权

诚然，这是神经网络基本原理的一个非常基本的例子，但希望它有助于突出二进制值和阈值的概念。然而，决策过程要比这个例子复杂得多，而且通常情况下，一个因素比另一个因素对决策过程的影响更大。

要创建这种变化，可以使用“神经加权”——-通过乘以因素的权重来确定因素的二进制值对其他因素的重要性。

尽管示例中的每个注意事项都可能使你难以决策，但你可能会更重视其中一个或两个因素。如果你不愿意在大雨中出行去聚会，那恶劣的天气将会超过其他两个考虑因素。在这一示例中，可以通过赋予更高的权重来更加重视天气因素的二进制值：

天气= w5

朋友= w2

距离= w2

如果假设阈值现在已设置为6，则恶劣的天气(值为0)将阻止其余输入达到所需的阈值，因此该节点将不会“触发”(这意味着你将决定不参加聚会)。

虽然这是一个简单的示例，但它提供了基于提供的权重做出决策的概述。如果要将其推断为图像识别系统，则是否参加聚会(输入)的各种考虑因素将是给定图像的折衷特征，即颜色、大小或形状。例如，对识别狗进行训练的系统可以对形状或颜色赋予更大的权重。

当神经网络处于训练状态时，权重和阈值将设置为随机值。然后，当训练数据通过网络传递时将不断进行调整，直到获得一致的输出为止。

神经网络的好处

神经网络可以有机地学习。也就是说，神经网络的输出结果并不受输入数据的完全限制。人工神经网络可以概括输入数据，使其在模式识别系统中具有价值。

他们还可以找到实现计算密集型答案的捷径。人工神经网络可以推断数据点之间的关系，而不是期望数据源中的记录是明确关联的。

它们也可以是容错的。当神经网络扩展到多个系统时，它们可以绕过无法通信的缺失节点。除了围绕网络中不再起作用的部分进行路由之外，人工神经网络还可以通过推理重新生成数据，并帮助确定不起作用的节点。这对于网络的自诊断和调试非常有用。

但是，深度神经网络提供的最大优势是能够处理和聚类非结构化数据，例如图片、音频文件、视频、文本、数字等数据。在分析层次结构中，每一层节点都在前一层的输出上进行训练，深层神经网络能够处理大量的这种非结构化数据，以便在人类处理分析之前找到相似之处。

神经网络的例子

神经网络应用还有许多示例，可以利用它从复杂或不精确数据中获得见解的能力。

图像识别人工神经网络可以解决诸如分析特定物体的照片等问题。这种算法可以用来区分狗和猫。更重要的是，神经网络已经被用于只使用细胞形状信息来诊断癌症。

近30年来，金融神经网络被用于汇率预测、股票表现和选择预测。神经网络也被用来确定贷款信用评分，学习正确识别良好的或糟糕的信用风险。而电信神经网络已被电信公司用于通过实时评估网络流量来优化路由和服务质量。

⑻ 深度学习中什么是人工神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ）是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点，其本质是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成，在模式识别、智能机器人、自动控制、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。

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。人工神经网络具悄察有四个基本特征：

（1）非线性– 非线性关系是自然界的普遍特性，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

人工神经网络

由系统轮运启外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度，信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。

总结: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。

⑼ 什么是人工神经网络计算机

我们知道，人脑神经系统是由数以十亿计的神经元相互连接而成的、极其复杂的信息处理网络，科学家认为它是处理复杂信息的最好结构。人工神经网络计算机就是模仿人脑神经系统的计算机，它同样是目前世界各国专家正在大力研究开发的下一代计算机。

人工神经网络计算机不仅能够高速处理信息，还能够像人一样具有学习功能和联想功能。现有的计算机的所有工作都是依靠人们预先给出的指令。从这一意义上说，它的能力还不如一个两三岁的幼儿。

人工神经网络计算机不一样，你只要反复把例题和答案输入，它便能自己学会解题的方法，这就是学习功能。

世界各国目前的研究主要集中在两个方面：一是通过在软件上下功夫，使通常的电子计算机也具有学习功能，可以用于生产控制；二是开发专门的神经芯片，通过硬件实现神经网络计算机的功能。

⑽ 什么是人工神经网络

人工神经网络（ANNs）也叫神经察简网络（NNs）或称作连接模型），它悉蠢是一种模范动物神经网络行为败陆裤特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。