人工智能神經網絡算法主要有六中，2020年其實發展挺快的，這幾天接觸了各大媒體的人工智能機器學習，很有意思，於是開始從最簡單的機器算法——神經網絡訓練算法入手；以前覺得機器學習很高級，超級高等數學，線性代數，數理統計無處不在。入坑發現果然是真的！但是項目例題驅動的學習比以考試不及格為目的的學習更有效率，更實用！在學習了遺傳算法和神經網絡算法后，我認為謹慎地看待數學(甚至是蒙特卡洛和馬爾科夫問題)是沒問題的，但是將數理統計應用於解決實際問題的程序是兩回事。主要還是需要打代碼。以下是今天機器學習中神經網絡學習的入門記錄，希望對同樣是入門，共同進步的哥們有所幫助！
一、主題閑置
神經網絡學習——顧名思義，它類似於我們人類的學習模式，模擬神經元的活動，在神經系統中執行信息處理、記憶存儲、反饋等生物機制功能。其實這就是機器學習算法的共性。所有智能算法都善於發現生活中常見的情節，並將其擴展到計算模擬的范疇，如遺傳算法、fireworks算法、蟻群算法、模擬退火算法等。
神經網絡學習是人工智能領域的基本算法之一。它是由心理學家麥卡洛克和數學家皮茨在1943年提出的一個數學模型。之后不斷改進發展到今天。其主要應用領域涉及模式識別、智能機器人、非線性系統識別、知識處理等。
二、算法理論
2.1。人工神經元模型
神經元模型
這里我們先解釋一下機器學習的一些特點。一般來說，機器學習的核心是學習。這個學習過程就是通過知識來訓練機器。例如，我們通過大量的青蛙圖像數據樣本輸入訓練算法，這使得我們給這個程序算法一個新的青蛙圖像。它可以利用訓練數據的學習來判斷我們給它的新圖像數據是青蛙。所以機器學習算法是將變量輸入到算法中，算法通過分析和反饋進行判斷，最后做出結果。
上圖是簡化的神經元模型。我們的Xi是一系列輸入變量，與它的箭頭方向相對應的是一個權重系數。權重系數是為了消除樣本數據的偏差，通常是0到1之間的rand函數。是通過輸入變量Xi與其自身權重系數Wi的乘積之和輸入到神經元的。此時神經元得到輸入變量的乘積和它們的權重的累積和。結果通過映射函數F(x)得到。以上是一個簡單的神經元模型和信息傳遞過程。也可以簡化為下面的數學推導公式：我們可以把輸入變量和對應的權值轉化成矩陣乘法，這在Matlab運算中非常有利。
我們可以很容易的處理上面的輸入變量和對應的權值，但是這個模型的核心是基於激活函數F(x)。以下是一些常見的激活功能：
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