1樓：匿名使用者
變化服從 概率統計 規律
2樓：匿名使用者
人工神經網路模型考慮網路連線的拓撲結構，神經元的特徵，學習規則。目前，有近40種神經網路模型，其中包括反向傳播網路，感知器，自組織對映，hopfield網路，玻耳茲曼機，適應諧振理論。根據連線的拓撲結構，可分為神經網路模型：
（1）之前，網路中的每個神經元網路接受電平輸入，並輸出到下一級，沒有反饋網路，你可以使用一個無環路圖。這樣的網路來實現從輸入空間的變換的訊號的輸出的空間，從一個簡單的非線性函式的多元複合的資訊處理能力。網路結構簡單，易於實現。
反向傳播網路是一種典型的前向網路。
（2）反饋網路中神經元之間的網路內的反饋可以用來完成圖。該神經網路的資訊處理是轉型的狀態，你可以使用的動力系統處理的理論。系統的穩定性是密切相關的相聯儲存器功能。
hopfield網路，boltzmann機都屬於這種型別。
學習的神經網路研究的一個重要內容，通過學習實現其適應性。權重調整根據環境的變化，並提高了系統的行為。 hebb學習規則的的赫布神經網路學習演算法提出奠定了基礎。
hebb規則的學習過程，最終神經元之間的突觸，突觸的突觸神經元的活動之前和之後的接觸強度。在此基礎上，提出了各種學習規則和演算法，以適應不同需求??的網路模型。
形成有效的學習演算法，例如，神經網路可提供的連線的權重，通過調節構造的內部表示的客觀世界，具有的資訊處理方法的特點，並反映在網路中的資訊的儲存和處理連線。
不同的學習環境，學習可分為監督學習和無監督學習的神經網路。監督學習，訓練樣本的資料施加到所述網路的輸入終端，而相應的期望的比較輸出和網路輸出的誤差訊號，從而控制連線強度的權重的調整，經過幾次訓練收斂到一個權重確定。當樣品的變化，以適應新的環境，學習可以權重。
監督學習神經網路模型反向傳播網路，感測器。非監督學習之前，一個給定的標準樣品直接放置在網路環境中，學習階段，併成為一個會話。在這一點上，學習法律的變化服從的演化方程的連線權值。
非監督學習hebb學習規則最簡單的例子。競爭學習規則是一個更復雜的非監督學習的一個例子，它是基於既定的聚類權重的調整。自組織對映，自適應共振理論網路，瞭解典型的示範與競爭。
學習的神經網路的非線性動力學，動力系統，非線性規劃理論和統計理論，用理論來分析神經網路的演進與自然的吸引，探索協同行為神經網路和集體的計算功能，瞭解神經資訊處理機制。為了研究神經網路的整體性和模糊處理的資訊，混沌理論的概念和方法，將起到一定的作用。混沌是一個相當困難的，精確定義的數學概念。
在一般情況下，「混沌」是指由確定性方程描述的動力系統的隨機性表現出不確定性的行為，或所謂的決心。 「確定性」，因為它的內部原因，而不是所產生的外部噪聲或干擾，而「隨機性」是指其不規則的，無法**的行為是可以用統計的方法描述。混沌動力學系統的主要特點是對初始條件的敏感依賴性和混亂的狀態反映了內在的隨機性。
混沌理論描述的基本理論，非線性動力系統的混沌行為，概念，方法，並瞭解其內在結構的行為與外界的物質，能量和資訊交換的過程中，而動力系統的複雜行為比外部和偶然的行為，混亂的狀態是一個穩定的狀態。混沌系統的穩定狀態，包括：固定的，穩定的量，週期，準同時性和混亂的解決方案。
混沌軌跡的整體穩定和區域性不穩定性的結果的組合，稱為奇異吸引子。
未來是否有確定性
慢慢傾聽我 未來是相對於現在我們所處的這個時刻而言的未來時間，它是一個時刻，也可以是一個時間段。相對而言，明天只是未來的一部分。如果從經典物理的角度來理解，未來的確定性是沒有什麼問題的。但從量子力學的角度來分析，經典物理是有比較大的缺陷的。從最基本的世界觀說起，我們所瞭解的世界，並不是最本質的世界，...
在量子不確定性和非定域性之下,還有更深層次的原理嗎
量子理論誕生於19世紀末，並迅速成為現代物理學的支柱之一。它能以難以置信的精度描繪極微細物體諸如原子 電子和其它微觀世界中形形色色的怪物的奇異的 有違直覺的行為。然而這種成功帶來的代價卻是困惑不安。量子力學的方程表現優異 但看上去毫不合理。量子理論已經誕生了100年有餘，它產生了令人信服的應用成果，...
如何理解輻射所致確定性效應和隨機性效應
叫我嗶哩大人丶 確定性效應 和 隨機性效應 是按照輻射引起生物效應劃分發生和可能性表述的兩個詞。也可以理解和表述為一個事物在正常情況下和非正常情況下可能表現出的狀態或結果。1 確定性效應 確定性效應 是一種有 閾值 的效應,受到的劑量大於閾值，這種效應就會發生，而且其嚴重程度與所受劑量大小有關,劑量...