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AlphaGo的神奇全靠它 詳解人工神經網絡!
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什麼是神經網絡?
人工神經網絡是一種模仿生物神經網絡(動物的中樞神經系統，特別是大腦)的結構和功能的數學模型或計算模型。神經網絡由大量的人工神經元聯結進行計算。大多數情況下人工神經網絡能在外界信息的基礎上改變內部結構，是一種自適應系統。現代神經網絡是一種非線性統計性數據建模工具，常用來對輸入和輸出間復雜的關系進行建模，或用來探索數據的模式。
神經網絡是一種運算模型，由大量的節點（或稱 神經元 ，或 單元 ）和之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值，稱之為權重，這相當於人工神經網絡的記憶。網絡的輸出則依網絡的連接方式，權重值和激勵函數的不同而不同。而網絡自身通常都是對自然界某種算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。
例如，用於手寫識別的一個神經網絡是被可由一個輸入圖像的像素被激活的一組輸入神經元所定義的。在通過函數（由網絡的設計者確定）進行加權和變換之後，這些神經元被激活然後被傳遞到其平板手機他神經元。重復這一過程，直到最後一個輸出神經元被激活。這樣決定瞭被讀取的字。
它的構築理念是受到人或其他動物神經網絡功能的運作啟發而產生的。人工神經網絡通常是通過一個基於數學統計學類型的學習方法得以優化，所以人工神經網絡也是數學統計學方法的一種實際應用，通過統計學的標準數學方法我們能夠得到大量的可以用函數來表達的局部結構空間，另一方面在人工智能學的人工感知領域，我們通過數學統計學的應用可以來做人工感知方面的決定問題(也就是說通過統計學的方法，人工神經網絡能夠類似人一樣具有簡單的決定能力和簡單的判斷能力)，這種方法比起正式的邏輯學推理演算更具有優勢。
人工神經網絡是一個能夠學習，能夠總結歸納的系統，也就是說它能夠通過已知數據的實驗運用來學習和歸納總結。人工神經網絡通過對局部情況的對照比較（而這些比較是基於不同情況下的自動學習和要實際解決問題的復雜性所決定的），它能夠推理產生一個可以自動識別的系統。與之不同的基於符號系統下的學習方法，它們也具有推理功能，隻是它們是建立在邏輯算法的基礎上，也就是說它們之所以能夠推理，基礎是需要有一個推理算法則的集合。
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