㈠ 人工神经网络是怎么学习的呢
1、神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等）。 2、这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用于解决不同的问题），使初始解根据这个方向和步长移动后，能使目标函数的输出（在神经网络中就是预测误差）下降。 3、然后将它更新为新的解，再继续寻找下一步的移动方向的步长，这样不断的迭代下去，目标函数（神经网络中的预测误差）也不断下降，最终就能找到一个解，使得目标函数（预测误差）比较小。 4、而在寻解过程中，步长太大，就会搜索得不仔细，可能跨过了优秀的解，而步长太小，又会使寻解过程进行得太慢。因此，步长设置适当非常重要。 5、学习率对原步长（在梯度下降法中就是梯度的长度）作调整，如果学习率lr = 0.1,那么梯度下降法中每次调整的步长就是0.1*梯度， 6、而在matlab神经网络工具箱里的lr,代表的是初始学习率。因为matlab工具箱为了在寻解不同阶段更智能的选择合适的步长，使用的是可变学习率，它会根据上一次解的调整对目标函数带来的效果来对学习率作调整，再根据学习率决定步长。
㈡ 想要学习人工神经网络，需要什么样的基础知识
最基础的部分的话需要：线性代数，机器学习，微积分，优化等等。
几乎所有操作都有矩阵专运算，所以至少最基属础的线性代数需要掌握
建议从单一的感知机Perceptron出发，继而认识到DecisionBoundary(判别边界),以及最简单的一些“监督训练”的概念等，有机器学习的基础最好。就结果而言，诸如“过拟合”之类的概念，以及对应的解决方法比如L1L2归一，学习率等也都可以从单个感知机的概念开始入门。
从单层感知器推广到普通的多层感知器MLP。然后推广到简单的神经网络（激活函数从阶跃“软化”为诸如tanh等类型的函数），然后引入特定类型的网络结构，比如最基本的全连接、前向传播等等概念。进而学习训练算法，比如反向传播，这需要微积分的知识（Chainrule）,以及非线性优化的最基础部分，比如梯度下降法。
其次至少需要具备一些适用于研究的编程语言的技能，例如python，matlab，（C++也可行）等，哪怕不自己实现最简单的神经网络而是用API，也是需要一定计算机能力才能应用之。
超过网络工程师的决心，不要弄出个网络知道答案审批这么搓的东西。
㈢ 如何规划机器学习，人工神经网络和深度学习的学习路径
这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，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（Deep Belief Nets，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。
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
㈣ 求一个学习人工神经网络的方法，，
神经网络，你先学好高数里的很多级数，如泰勒展开式，傅里叶级数，洛朗级数等这些级数对现实模型都有逼近作用，神经网络最初都是单神经元，如果你对泰勒展开时比较深刻了之后，你就可以很轻松的证明单层感知器的数学动力学原理，之后学习多层感知器的概念无非只是加入欧式空间的概念，在低位高度非线性的模型，在高纬上线性化，到这里理解后，后面的神经网络学习在理解上就很轻松了，现在的书的确都写的很糟糕，神经网络最好和函数逼近空间几何一起学，理论上是相通的，祝你学习愉快
㈤ 人工神经网络好学吗
神经网络是人工智能的一部分，只是解决问题的一种方法，不过现在神经网络很“流行”，说它流行是因为神经网络还有好多需要改进和完善的地方，正因如此大家才会去研究它，说明这种方法很具有研究的潜质。其实只要你有恒心和兴趣（兴趣很重要），神经网络也不是那么难学的，先看一些入门的知识，最好能做一下像C++（较难）或Matlab(交易)的神经网络编程，这对你的神经网络学习会很有帮助的。祝你成功！
㈥ 关于<人工神经网络>如何入门讲一些基础课程
人工神经网络是模仿人脑神经网络的算法。输入相应特征后，经过网络的层层计算，得出输出。再按照相应的算法进行权值，阈值等参数的更新。比较常用的神经网络模型有BP（误差反馈）网络。一般网络也就是三层。你可以先看看BP网络的，应该就能解决你在分类识别方面的问题。
㈦ 关于人工神经网络的学习过程的问题
神经网络给出的结果只能是带一定误差的结果，误差的大小取决于学习的次数、学习的样本数以及样本之间的偏差（标准差）。
多次学习之后，神经网络就能够算出未知的值了，否则学习就没有意义了。
例如图像识别，只要你让神经网络学习了模式之后，他自然会对于给定的输入（图像）来进行输出（模式匹配结果）如果不具备这个功能，那么你建立的网络就不是神经网络了。说明网络构建出插错了。
㈧ 人工神经网络为什么能自己学习
因为它能模仿人脑的工作机制，通过增强或减弱神经元间的刺激程度来完成学习。你的10个样本一定是有规律的，哪怕是非线性的规律，也能被学习（也可以说是记忆）。
㈨ 什么是人工神经网络的学习它可以通过哪些途径来实现
早在1943 年，神经科学家和控制论专家Warren McCulloch 与逻辑学家Walter Pitts就基于数学和阈值逻辑算法创造了一种神经网络计算模型。其中最基本的组成成分是神经元（Neuron）模型，即上述定义中的“简单单元”（Neuron 也可以被称为Unit）。在生物学所定义的神经网络中（如图1所示），每个神经元与其他神经元相连，并且当某个神经元处于兴奋状态时，它就会向其他相连的神经元传输化学物质，这些化学物质会改变与之相连的神经元的电位，当某个神经元的电位超过一个阈值后，此神经元即被激活并开始向其他神经元发送化学物质。Warren McCulloch 和Walter Pitts 将上述生物学中所描述的神经网络抽象为一个简单的线性模型（如图2所示），这就是一直沿用至今的“McCulloch-Pitts 神经元模型”，或简称为“MP 模型”。
在MP 模型中，某个神经元接收到来自n 个其他神经元传递过来的输入信号（好比生物学中定义的神经元传输的化学物质），这些输入信号通过带权重的连接进行传递，某个神经元接收到的总输入值将与它的阈值进行比较，然后通过“激活函数”（亦称响应函数）处理以产生此神经元的输出。如果把许多个这样的神经元按照一定的层次结构连接起来，就可以得到相对复杂的多层人工神经网络。
㈩ 能推荐几本学习人工神经网络的经典教材吗
《模式识别与机器学习》 [加] Simon Haykin
《神经网络与模式识别》 [加] Simon Haykin（原《神经网络原理》）
《模式分类》 Richard O. Duda/Peter E. Hart/David G. Stork
《机器学习》 (美)Tom Mitchell
这几本是写的最好的。如果你想要更容易一点，推荐看斯坦福的机器学习公开课。
注：前身课程需要《概率论》《高等数学》，先复习为好。最好再读一读测度和高概。