人工神经网络阀门理论，人工神经网络解释

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1. 简述人工神经网络模型的基本原理

1、简述人工神经网络模型的基本原理

这种网络也称为Kohonen特征影射网络。 这种网络模拟大脑神经系统自组织特征影射功能，它是一种竞争式学习网络，在学习中能无监督地进行自组织学习。 Hohonen模型原理 概述 SOM网络由输入层和竞争层组成。

人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。

他提出了一种具有相互连接的反馈型人工神经网络模型——Hopfield人工神经网络。 Hopfield人工神经网络是一种反馈网络（Recurrent Network），又称自联想记忆网络。

关于人工神经网络模型的基本原理如下：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。

神经网络是一种通过模拟人的大脑神经结构去实现人脑智能活动功能的信息处理系统，它具有人脑的基本功能，但又不是人脑的真实写照。它是人脑的一种抽象、简化和模拟模型，故称之为人工神经网络（边肇祺，2000）。

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