R语言中很多包（package）关于神经网络，例如nnet、AMORE、neuralnet以及RSNNS。nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法。AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数，并可以增加多个隐藏层。neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式 ...

机器学习基础会更好地帮助理解本文。 　　神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技 ...

①人工神经网络(ANN)为广泛连接的巨型系统。神经科学研究表明，人类中枢神经的主要部分大脑皮层由10[11]～10[12]个神经元组成，每个神经元共有10[1]～10[5]个突触，突触为神经元之间的结合部，决定神经元之间的连接强度与性质。这表明大脑皮层是一个广泛连接的巨型复杂系统，ANN的连接机制 ...

目录 一、人工神经网络 二、生物神经网络 三、硅基智能与碳基智能 计算机：硅基智能 人脑：碳基智能 四、MP模型 感知器——最简单的神经网络结构 单层感知器——无法处理异或问题 多层感知器——隐藏层 ...

一、 综述 神经网络领域最早是由心理学家和神经学家开创的，旨在开发和测试神经的计算机模拟。粗略地说，神经网络是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都与一个权重相关联。在学习阶段，通过调整这些权重，能够预测输入元组的正确类标号。由于单元之间的连接，神经网络学习又称连接者学习 ...

自从人工神经网络（ANN）在函数逼近、模式识别、建模仿真等领域的应用取得显著成效以来，就一直遭受到一项指控：ANN is one kind of black box models！当然，这项“罪名”成立与否并无定论，但终究影响不好。如今，大部分应用者都认为ANN是黑箱模型。在ANN的捍卫 ...

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神经网络 结构 （Architecture） : 结构指定了网络中的变量和它们的拓扑关系。例如，神经网络中的变量可以是神经元连接的权重（weights）和神经元的激励值（activities of the neurons）。 激励函数（Activity Rule）: 作用:激励函数 ...