由于本人這段時(shí)間在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)，學(xué)習(xí)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剛好就把學(xué)習(xí)的一些筆記弄出來(lái)，也為以后自己回頭看的時(shí)候方便些。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法對(duì)于逼近實(shí)數(shù)值、離散值或向量值的目標(biāo)函數(shù)提供了一種健壯性很強(qiáng)的方法。對(duì)于某些類型的問(wèn)題，如學(xué)習(xí)解釋復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)世界中的傳感器數(shù)據(jù)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前知道的最有效學(xué)習(xí)方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究在一定程度上受到了生物學(xué)的啟發(fā)，因?yàn)樯锏膶W(xué)習(xí)系統(tǒng)是由相互連接的神經(jīng)元（neuron）組成的異常復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與此大體相似，它是由一系列簡(jiǎn)單單元相互密集連接構(gòu)成，其中每一個(gè)單元有一定數(shù)量的實(shí)值輸入（可能是其他單元的輸出），并產(chǎn)生單一的實(shí)數(shù)值輸出（可能成為其他很多單元的輸入）。

實(shí)例：

接下來(lái)用一個(gè)很簡(jiǎn)單的例子簡(jiǎn)要說(shuō)明一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用：

Pomerleau（1993）的ALVINN系統(tǒng)是ANN學(xué)習(xí)的一個(gè)典型實(shí)例，這個(gè)系統(tǒng)使用一個(gè)學(xué)習(xí)到的ANN

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据挖掘学习笔记之人工神经网络（一）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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