神经网络的学习有？

一、神经网络的学习有？

1.死记式学习

网络连接权值根据特殊记忆模式设计而成，其值不变。在网络输入相关模式时，唤起对记忆模式的回忆，对输入模式进行相应处理。Hnp}eld网络在作联想记忆和优化计算时采用了死记式学习。

2.有监督学习

有监督学习又称为有教师学习。网络将实际输出和教师指定的输出加以比较，得到在一定范数意义下的误差，由误差函数决定连接权值的调整，目的是使误差函数达到最小值口一般根据占规则对连接权值进行调整。前向神经网络BP算法采用了监督学习方式

二、脉冲神经网络学习技巧？

目前常用的CNN、RNN等神经网络是第二代神经网络，而脉冲神经网络SNN属于第三代神经网络模型，为了减小神经科学与机器学习之间的差距，SNN使用最拟合生物神经元机制的模型来计算。

脉冲神经网络的优点：

脉冲训练增强处理时空数据的能力。空间指神经元仅与附近的神经元连接，这样它们可以分别处理输入块（类似于 CNN 使用滤波器）。时间指脉冲训练随着时间而发生，这样在二进制编码中丢失的信息可以在脉冲的时间信息中重新获取。允许自然地处理时间数据，无需像RNN添加额外的复杂度。

SNN的架构：

SNN使用脉冲序列作为输入，最重要的是神经元的膜电位。一旦神经元到达某一电位，脉冲就出现，随后达到电位的神经元会被重置。SNN通常是稀疏连接，利用特殊的网络拓扑。

脉冲网络优化目标：

各种脉冲神经网络的监督算法的目标基本一致：对输入脉冲序列Si(t)和期望输出脉冲序列Sd(t)，通过监督训练脉冲神经网络，调整权值W，实现神经网络实际输出脉冲序列So(t)与Sd(t)之间的差距尽可能小。

脉冲网络训练步骤：

1）确定编码方式，将样本数据编码为脉冲序列；

2）将脉冲序列输入脉冲神经网络计算得输出脉冲序列；

3）将期望脉冲序列和实际输出脉冲序列对比得到误差，根据误差调整W。

脉冲神经元模型:

1）HH模型

·　一组描述神经元细胞膜的电生理现象的非线性微分方程，直接反映了细胞膜上离子通道的开闭情况。精确地描绘出膜电压的生物特性，能够很好地与生物神经元的电生理实验结果相吻合，但是运算量较高，难以实现大规模神经网络的实时仿真。

２）LIF模型

· 解决HH模型运算量问题，LIF模型将细胞膜的电特性看成电阻和电容的组合。

3）Izhikevich模型

· HH模型精确度高，但运算量大。LIF模型运算量小，但牺牲了精确度。 Izhikevich模型结合了两者的优势，生物精确性接近HH模型，运算复杂度接近LIF模型。

脉冲神经网络训练方法:

第二代神经网络主要基于误差反向传播原理进行有监督的训练，而对于脉冲神经网络，神经信息以脉冲序列的方式存储，神经元内部状态变量及误差函数不再满足连续可微的性质，因此传统的人工神经网络学习算法不能直接应用于脉冲神经神经网络。目前，脉冲神经网络的学习算法主要有以下几类。

1）无监督学习算法

① Hebbian Learning 赫布学习算法

· 基于赫布法则 (Hebbian Rule)，当两个在位置上临近的神经元，在放电时间上也临近的话，他们之间很有可能形成突触。而突触前膜和突触后膜的一对神经元的放电活动（spike train）会进一步影响二者间突触的强度。

· 突触可塑性：如果两个神经元同时兴奋，则它们之间的突触增强，也就是上一层发放脉冲之后，下一层相连的神经元跟着发放脉冲，那么该突触权重增加，反之该突触权重削弱。

② STDP（Spike Timing Dependent Plasticity）学习算法 --主流算法

· 脉冲序列相关可塑性，强调发放时序不对称的重要性。突触权值自适应调整。

2）监督学习算法

① 基于突触可塑性的监督算法

a. 监督Hebbian学习算法

· 通过信号使突触后神经元在目标时间内发放脉冲，信号可以表示为脉冲发放时间，也可以转换为神经元的突触电流形式。

· 在每个学习周期，学习过程由3个脉冲决定，包括2个突触前脉冲和1个突触后脉冲。第一个突触前脉冲表示输入信号，第二个突触前脉冲表示突触后神经元的目标脉冲。

b. 远程监督学习算法（ReSuMe）

· 悬链脉冲神经网络时，突出权值的调整仅依赖于输入输出的脉冲序列和STDP机制，与神经元模型无关，因此该算法适用于各种神经元模型。

· 后来针对该算法的改进，可应用到多层前馈脉冲神经网络。

② 基于梯度下降规则的监督学习算法

a. SpikeProp算法

· 适用于多层前馈脉冲神经网络的误差反向传播算法

· 使用具有解析表达式的脉冲反应模型(SpikeResponse Model)，并为了克服神经元内部状态变量由于脉冲发放而导致的不连续性，限制网络中所有层神经元只能发放一个脉冲。

b. Multi-SpikeProp算法

· 对SpikeProp算法改进，应用链式规则推导了输出层和隐含层突触权值的梯度下降学习规则，并将其应用到实际的Fisher Iris和脑电图的分类问题，Multi-SpikeProp算法比SpikeProp算法具有更高的分类准确率。

c. Tempotron算法

· 训练目标是使得实际输出膜电位更符合期望输出膜电位，认为神经元后突触膜电位是所有与之相连的突触前神经元脉冲输入的加权和，并据此判断该输出神经元是否需要发放脉冲。

· 采用的神经元模型是LIF模型，成功实现了单脉冲的时空模式分类，但该神经元输出仅有0和1两种输出，此外它无法拓展到多层网络结构。

③ 基于脉冲序列卷积的监督学习算法

通过对脉冲序列基于核函数的卷积计算，可将脉冲序列解释为特定的神经生理信号，比如神经元的突触后电位或脉冲发放的密度函数。通过脉冲序列的内积来定量地表示脉冲序列之间的相关性，评价实际脉冲序列与目标脉冲序列的误差。

三、机器人神经网络概念？

机器人神经网络是一个融合了机器人技术、神经网络和人工智能的综合性概念。其核心在于利用神经网络模型来模拟人脑神经元的运作方式，从而使得机器人能够具备学习、识别、决策等复杂能力。

具体来说，机器人神经网络通过构建大规模的神经元连接网络，模拟人脑的信息处理机制。这种网络结构使得机器人能够处理大量的输入信息，并通过学习和训练来不断优化自身的性能。

在机器人技术中，神经网络的应用广泛，包括但不限于机器人的运动控制、环境感知、目标识别、语音交互等方面。例如，通过神经网络，机器人可以学习如何更有效地移动和执行任务；同时，它们也可以利用神经网络来识别和理解环境中的物体和情况，从而做出适当的反应。

近年来，随着深度学习技术的发展，机器人神经网络的研究和应用取得了显著的进展。深度学习使得机器人能够处理更复杂的任务，并具备更强的泛化能力。这使得机器人神经网络在工业自动化、家庭服务、医疗护理等领域具有广泛的应用前景。

总的来说，机器人神经网络是一个充满挑战和机遇的领域，它的发展将推动机器人技术向更高级别的智能化和自主化迈进。

四、深层神经网络学习体会

深层神经网络（Deep Neural Networks，DNN）是一种模仿人脑神经元连接的计算模型，通过多层神经元进行非线性变换，从而实现对复杂数据的高阶抽象表示。在学习和使用深层神经网络的过程中，我有以下几点体会：

1. 数据质量至关重要：深层神经网络需要大量的数据进行训练，而且数据的质量直接影响到模型的性能。如果数据存在噪声、偏差或者不平衡等问题，可能会导致模型过拟合或者欠拟合。因此，在实际应用中，我们需要对数据进行预处理和清洗，以提高数据质量。

2. 网络结构设计需要经验：深层神经网络的结构设计包括层数、神经元数量、激活函数等参数的选择。这些参数的选择需要根据实际问题和数据特点进行调整，没有固定的规则。在实际应用中，我们可以通过尝试不同的网络结构，观察模型在验证集上的表现，从而选择合适的网络结构。

3. 超参数调优是关键：除了网络结构设计外，深层神经网络还涉及到许多超参数的调整，如学习率、批次大小、正则化系数等。这些超参数的设置对模型性能有很大影响。在实际应用中，我们可以使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法进行超参数调优，以获得更好的模型性能。

4. 训练过程需要耐心：深层神经网络的训练通常需要较长时间，尤其是在大规模数据集上。此外，训练过程中可能会出现梯度消失、梯度爆炸等问题，导致训练难以收敛。因此，在实际应用中，我们需要耐心等待训练过程，并根据实际情况调整训练策略，如使用批量归一化、残差连接等技术来缓解这些问题。

5. 模型评估与解释性：虽然深层神经网络在很多任务上取得了优异的性能，但其内部机制仍然是一个“黑箱”。因此，在使用深层神经网络时，我们需要关注模型的泛化能力、可解释性等方面的问题。例如，我们可以使用交叉验证、学习曲线等方法评估模型的泛化能力；同时，可以尝试使用特征重要性分析、可视化等手段提高模型的解释性。

总之，深层神经网络作为一种强大的机器学习工具，在解决复杂问题上具有很大的潜力。然而，要充分发挥其优势，我们需要关注数据质量、网络结构设计、超参数调优、训练过程以及模型评估与解释性等方面的问题。

五、人工神经网络的学习步骤包括？

1、学习线性代数、高等数学等数学基础2、学习人工智能知识体系结构 3、学习机器学习模型4、学习深度学习模型

六、神经网络优于机器学习的原因？

机器学习是呆板的反馈，神经网络是算法结构，推理后给出的结果

七、基于神经网络学习名词解释？

1.神经网络基础（Basics of Neural Networks） ——常用激活函数（Common Activation Functions）

2.卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）

3.循环神经网络（Recurrent Neural Networks）

八、深度学习不就是神经网络吗？

这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

九、人工神经网络根据网络学习方式分为？

1.监督式学习网络，从问题中取得训练样本（包括输入和输出变量值），并从中学习输入与输出变量两者之间的关系规则，可以在新样本中输入变量值，进而推知其输出变量值。主要有模型有感知机网络、倒传递网络，概率神经网强、学习向量量化网络及反传递网络。

2.非监督学习网络，从问题中取得训练样本（仅包括输入变量值），并从中学习输入变量的分类规则，可以在新样本中输入变量值，从而获得分类信息。主要模型有自组织映像图网络、及自适应共振网络。

3.联想式学习网络，从问题中取得训练样本（仅包括状态变量值），并从中学习内在记忆规则，可以应用于新的安全（不完整的状态变量值），从而推知其完整的状态变量值。包括霍普菲尔网络及双向联想记忆网络。

4.最适化应用网络，针对问题设计变量值，使其在满足设计限制下，达到设计目标优化的效果。包括霍普菲尔——坦克网强及退火神经网络。

十、多示例学习和神经网络的关系？

多示例学习的概念

简单介绍下多示例学习。多示例学习实际是一种半监督算法。考虑这样一种训练数据：我们有很多个数据包(bag)，每个数据包中有很多个示例(instance)。我们只有对bag的正负类标记，而没有对instance的正负例标记。当一个bag被标记为正时，这个包里一定有一个instance是正类，但也有可能其他instance是负类，当一个bag被标记为负类时，它里面的所有instance一定是负类。我们的目标是训练一个分类器，可以对instance的正负进行判别。