神经网络结构的动态调整，动态神经网络模型

摘要： 今天给各位分享神经网络结构的动态调整的知识，其中也会对动态神经网络模型进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！本文目录一览：1、神经网络自校正控制原...

今天给各位分享神经网络结构的动态调整的知识，其中也会对动态神经网络模型进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、神经网络自校正控制原理
• 2、【心理学与AI】终身学习和连续学习综述
• 3、神经网络模型的介绍

神经网络自校正控制原理

神经网络自校正控制原理是利用神经网络对非线性系统进行辨识，并利用辨识结果对系统进行控制。

基于神经网络的控制原理：通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一写作猫。

工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式 功能：进行信息的并行处理和非线性转化 特点：比较轻松地实现非线性映射过程，具有大规模的计算能力 神经网络的本质：神经网络的本质就是利用计算机语言模拟人类大脑做决定的过程。

【心理学与AI】终身学习和连续学习综述

1、对于人来说，这个就是在学习新任务的时候，老任务的记忆会干扰新任务的学习，新任务也会一定程度地修改老任务的记忆，彼此之间是一个抗衡的过程，也就是之前说到的stability-plasticity dilemma。

2、心理学实际上人工智能的基础理论之一。包括：心理学对人工智能的影响，以及人工智能对心理学的发展。心理学对人工智能的影响。人工智能的方法学可以认为三种代表性的学派：符号主义、行为主义和联接主义。

3、监督学习 （强化学习）即在正确的反馈指导下学习，可以解决信用分配问题，并将事物的特征抽象化。如果学习成功，则特征被重新编码、重新加权，与无关特征相比，同类事物的相同特征具有更大的权重，导致 类内差距缩小而类间差距增大 。

4、终身教育是指人们在一生各阶段当中所受各种教育的总和；终身学习是指贯穿于人的一生的，持续的学习过程。终身教育是指人们在一生各阶段当中所受各种教育的总和，是人所受不同类型教育的统一综合。

5、在序列运动学习中，陈述性记忆系统（基于海马体）、程序性记忆系统（基于纹状体）都会对这个过程产生影响。但是这两个系统共同竞争神经资源，所以在运动学习之后进行一个陈述性记忆的任务，会影响之前运动序列的学习。

神经网络模型的介绍

1、RNN递归神经网络引入不同类型的神经元——递归神经元。这种类型的第一个网络被称为约旦网络（Jordan Network），在网络中每个隐含神经元会收到它自己的在固定延迟（一次或多次迭代）后的输出。除此之外，它与普通的模糊神经网络非常相似。

2、神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络（ArtificialNuearlNewtokr）s，是对人类大脑系统的一阶特性的一种描。简单地讲，它是一个数学模型。神经网络模型由网络拓扑．节点特点和学习规则来表示。

3、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。

4、BP网络是一种具有3层或3层以上的阶层型神经网络。上、下层之间各神经元实现全连接，即下层的每一个神经元与上层的每一个神经元都实现权连接，而每一层各神经元之间无连接。

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