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神经网络引擎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。
神经网络引擎是通过对人脑的基本单元神经元的建模和联接,探索模拟人脑神经系统功能的模型,并研制一种具有学习、联想、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统,神经网络引擎的一个重要特性是它能够从环境中学习,并把学习的结果分布存储于网络的突触连接中,其学习是一个过程,在所处环境的激励下,相继给网络输入一些样本模式,并按照一定的学习算法规则调整网络各层的权值矩阵,待网络各层权值都收敛到一定值,学习过程结束,然后可用生成的神经网络来对真实数据做分类。
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