人工神经网络与Stata应用
(2020-10-10 12:13:52)
目录
1. 人工神经网络简介
1.1 基本介绍
人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的,并具有自学习和自适应的能力。
人工神经网络是一种运算模型,由大量的节点以及它们之间的连接构成。每个节点代表一个函数,而连接则代表权重。它可以描述为有向图,其中每个节点
可以根据人工神经网络的连通性,将其分为前馈类和递归类。如果存在一种对网络中所有节点编号的方法,则人工神经网络是前馈的,这样就不会存在从数量较大的节点到数量较小的节点的连接,所有连接都是从数量较小的节点到数量较大的节点。如果不存在这种编号方法,人工神经网络则会重复出现。
在上述中,求和中的每个项仅包含一个输入节点
人工神经网络的体系结构由其拓扑结构决定,即网络中每个节点的整体连通性和传递函数。