人工神經網路是用來處理資訊的，可以認為，所有的資訊都是以模式的形式出現的。輸入向量是模式，輸出向量是模式，同層的神經元在某一時刻的狀態是模式，所有的神經元在某一時刻的狀態是模式，網路中任意層的權矩陣、權矩陣所含的向量都是模式。在迴圈網路中，所有的神經元的狀態沿時間軸展開，這就形成乙個模式系列。在人工神經網路上，有兩種型別的漠視：空間模式（
spatial model
）和時空模式（
spatialtemporal model
）。網路所有的神經元在某一時刻的狀態所確定的網路在該時刻的狀態叫做空間模式；以時間維為軸展開的空間模式系列叫做時空模式。
按照資訊的存放與提取的方式的不同，空間模式共有三種儲存型別。
1、ram
方式：ram
方式即隨機訪問方式（
random access memory
）。這種方式就是現有的計算機中的資料訪問方式，這種方式需要按位址去訪問資料，即將位址對映到資料。
2、cam
方式：內容定址方式（
content addressable memory
）。在這種方式下，資料自動地找到它的存放位置。也就是將資料變換成它應存放的位置，並執行相應的儲存。
3、am
方式：相聯儲存方式（
associative memory
）。這種方式是資料到資料的直接轉換。在人工神經網路的正常工作階段，輸入模式（向量）經過網路的處理，被轉換成輸出模式（向量）。這種方式是將資料對映到資料。
輸入向量與輸出向量的對應關係也是很重要的乙個問題。和模式完善相對應，人工神經網路可以實現還原型對映。如果此時訓練網路的樣本集為向量集合：
在理想情況下，該網路在完成訓練後，其權矩陣存放的將是上式所給的向量集合。此時網路實現的是自相聯（
auto-associative
）對映。
人工神經網路還可以實現變換型和分型別對映。如果此時訓練網路的樣本集為向量對組成的集合：
則在理想情況下，該網路在完成訓練後，其權矩陣存放的將是上式所給的向量集合所蘊含的對應關係，也就是輸入向量
ai與輸出向量
bi的對應關係。此時網路實現的對映是異相聯（
hetero-associative
）對映
人工神經網路 多層神經網路
模型原型 sklearn.neural network.mlpclassifier hidden layer sizes 100,activation relu algorithm adam alpha 0.0001,batch size auto learning rate constant le...
人工神經網路
人工神經網路 artificial neural network,ann 通過對大量歷史資料的計算來建立分類和 模型。神經網路的學習就是通過迭代演算法對權值逐步修改優化的過程。學習的目標是通過修改權值是訓練樣本集中所有樣本都能被正確分類。人工神經元用於模擬生物神經元，人工神經元可以看作乙個多輸入 單...
人工神經網路
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.model selection import train test splitann建模...