神经网络是什么(神经网络原理)

发布时间：2023-10-13 21:28:59

发布者：创业者

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1、BP(backpropagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一

2、BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或(ExclusiveOR，XOR)和一些其他问题。从结构上讲，BP网络具有输入层、隐藏层和输出层；从本质上讲，BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。

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，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。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。

图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的图域信息处理方法。由于具有较好的性能和可解释性，GNN已成为一种广泛应用的图分析方法。然而，再好的方法都存在一定的局限。来自洛桑联邦理工学院的研究者在arXiv上发表了一篇论文，指出了图神经网络在消息传递分布式系统中的图灵普适性和局限性。

输入层、一个或多个隐藏层、输出层

神经网络框架，形容为神经网络上面制作的框架结构。

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