A. 人工神經網路是怎麼學習的呢
1、神經網路的結構（例如2輸入3隱節點1輸出）建好後，一般就要求神經網路里的權值和閾值。現在一般求解權值和閾值，都是採用梯度下降之類的搜索演算法（梯度下降法、牛頓法、列文伯格-馬跨特法、狗腿法等等）。 2、這些演算法會先初始化一個解，在這個解的基礎上，確定一個搜索方向和一個移動步長（各種法算確定方向和步長的方法不同，也就使各種演算法適用於解決不同的問題），使初始解根據這個方向和步長移動後，能使目標函數的輸出（在神經網路中就是預測誤差）下降。 3、然後將它更新為新的解，再繼續尋找下一步的移動方向的步長，這樣不斷的迭代下去，目標函數（神經網路中的預測誤差）也不斷下降，最終就能找到一個解，使得目標函數（預測誤差）比較小。 4、而在尋解過程中，步長太大，就會搜索得不仔細，可能跨過了優秀的解，而步長太小，又會使尋解過程進行得太慢。因此，步長設置適當非常重要。 5、學習率對原步長（在梯度下降法中就是梯度的長度）作調整，如果學習率lr = 0.1,那麼梯度下降法中每次調整的步長就是0.1*梯度， 6、而在matlab神經網路工具箱里的lr,代表的是初始學習率。因為matlab工具箱為了在尋解不同階段更智能的選擇合適的步長，使用的是可變學習率，它會根據上一次解的調整對目標函數帶來的效果來對學習率作調整，再根據學習率決定步長。
B. 人工神經網路好學嗎
神經網路是人工智慧的一部分，只是解決問題的一種方法，不過現在神經網路很「流行」，說它流行是因為神經網路還有好多需要改進和完善的地方，正因如此大家才會去研究它，說明這種方法很具有研究的潛質。其實只要你有恆心和興趣（興趣很重要），神經網路也不是那麼難學的，先看一些入門的知識，最好能做一下像C++（較難）或Matlab(交易)的神經網路編程，這對你的神經網路學習會很有幫助的。祝你成功！
C. 學人工智慧有必要報培訓班嗎
.top域名給你解答：人工智慧門檻很高，自學很難，除非你是天才，培訓的話也不版實權際，這個需要長期積累。
從事人工智慧，需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。
需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法;當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM;總之演算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少一門編程語言：畢竟演算法的實現還是要編程的;如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。
D. 能推薦幾本學習人工神經網路的經典教材嗎
《模式識別與機器學習》 [加] Simon Haykin
《神經網路與模式識別》 [加] Simon Haykin（原《神經網路原理》）
《模式分類》 Richard O. Duda/Peter E. Hart/David G. Stork
《機器學習》 (美)Tom Mitchell
這幾本是寫的最好的。如果你想要更容易一點，推薦看斯坦福的機器學習公開課。
註：前身課程需要《概率論》《高等數學》，先復習為好。最好再讀一讀測度和高概。
E. 學習人工神經網路
經典書籍神經網路設計 ，這書很基礎，可以入門看，之後看看matlab神經網路工具箱應用，主要是練，在加幾個論壇
F. 想要學習人工神經網路，需要什麼樣的基礎知識
最基礎的部分的話需要：線性代數，機器學習，微積分，優化等等。
幾乎所有操作都有矩陣專運算，所以至少最基屬礎的線性代數需要掌握
建議從單一的感知機Perceptron出發，繼而認識到DecisionBoundary(判別邊界),以及最簡單的一些「監督訓練」的概念等，有機器學習的基礎最好。就結果而言，諸如「過擬合」之類的概念，以及對應的解決方法比如L1L2歸一，學習率等也都可以從單個感知機的概念開始入門。
從單層感知器推廣到普通的多層感知器MLP。然後推廣到簡單的神經網路（激活函數從階躍「軟化」為諸如tanh等類型的函數），然後引入特定類型的網路結構，比如最基本的全連接、前向傳播等等概念。進而學習訓練演算法，比如反向傳播，這需要微積分的知識（Chainrule）,以及非線性優化的最基礎部分，比如梯度下降法。
其次至少需要具備一些適用於研究的編程語言的技能，例如python，matlab，（C++也可行）等，哪怕不自己實現最簡單的神經網路而是用API，也是需要一定計算機能力才能應用之。
超過網路工程師的決心，不要弄出個網路知道答案審批這么搓的東西。
G. 什麼是人工神經網路的學習它可以通過哪些途徑來實現
早在1943 年，神經科學家和控制論專家Warren McCulloch 與邏輯學家Walter Pitts就基於數學和閾值邏輯演算法創造了一種神經網路計算模型。其中最基本的組成成分是神經元（Neuron）模型，即上述定義中的「簡單單元」（Neuron 也可以被稱為Unit）。在生物學所定義的神經網路中（如圖1所示），每個神經元與其他神經元相連，並且當某個神經元處於興奮狀態時，它就會向其他相連的神經元傳輸化學物質，這些化學物質會改變與之相連的神經元的電位，當某個神經元的電位超過一個閾值後，此神經元即被激活並開始向其他神經元發送化學物質。Warren McCulloch 和Walter Pitts 將上述生物學中所描述的神經網路抽象為一個簡單的線性模型（如圖2所示），這就是一直沿用至今的「McCulloch-Pitts 神經元模型」，或簡稱為「MP 模型」。
在MP 模型中，某個神經元接收到來自n 個其他神經元傳遞過來的輸入信號（好比生物學中定義的神經元傳輸的化學物質），這些輸入信號通過帶權重的連接進行傳遞，某個神經元接收到的總輸入值將與它的閾值進行比較，然後通過「激活函數」（亦稱響應函數）處理以產生此神經元的輸出。如果把許多個這樣的神經元按照一定的層次結構連接起來，就可以得到相對復雜的多層人工神經網路。
H. 人工神經網路為什麼能自己學習
因為它能模仿人腦的工作機制，通過增強或減弱神經元間的刺激程度來完成學習。你的10個樣本一定是有規律的，哪怕是非線性的規律，也能被學習（也可以說是記憶）。
I. 學人工智慧哪一家培訓機構好
一定要企業裡面學人工智慧才行
交大人工智慧中心就是校企聯合，直接在跟交大成立人工智慧研究院的企業內部實習學習的
學校裡面企業補貼，學費便宜好多
J. 求一個學習人工神經網路的方法，，
神經網路，你先學好高數里的很多級數，如泰勒展開式，傅里葉級數，洛朗級數等這些級數對現實模型都有逼近作用，神經網路最初都是單神經元，如果你對泰勒展開時比較深刻了之後，你就可以很輕松的證明單層感知器的數學動力學原理，之後學習多層感知器的概念無非只是加入歐式空間的概念，在低位高度非線性的模型，在高緯上線性化，到這里理解後，後面的神經網路學習在理解上就很輕鬆了，現在的書的確都寫的很糟糕，神經網路最好和函數逼近空間幾何一起學，理論上是相通的，祝你學習愉快