学神经网络需要什么基础,神经网络的数学基础

神经网络中的数学知识

神经网络的设计要用到遗传算法，遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面：网络的学习，网络的结构设计，网络的分析。 1．遗传算法在网络学习中的应用 在神经网络中，遗传算法可用于网络的学习。

这时，它在两个方面起作用 (1)学习规则的优化 用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化，从而提高学习速率。 (2)网络权系数的优化 用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点提高权系数优化速度。

2．遗传算法在网络设计中的应用 用遗传算法设计一个优秀的神经网络结构，首先是要解决网络结构的编码问题；然后才能以选择、交叉、变异操作得出最优结构。

编码方法主要有下列3种： (1)直接编码法 这是把神经网络结构直接用二进制串表示，在遗传算法中，“染色体”实质上和神经网络是一种映射关系。通过对“染色体”的优化就实现了对网络的优化。

(2)参数化编码法 参数化编码采用的编码较为抽象，编码包括网络层数、每层神经元数、各层互连方式等信息。一般对进化后的优化“染色体”进行分析，然后产生网络的结构。

(3)繁衍生长法 这种方法不是在“染色体”中直接编码神经网络的结构，而是把一些简单的生长语法规则编码入“染色体”中；然后，由遗传算法对这些生长语法规则不断进行改变，最后生成适合所解的问题的神经网络。

这种方法与自然界生物地生长进化相一致。 3．遗传算法在网络分析中的应用 遗传算法可用于分析神经网络。神经网络由于有分布存储等特点，一般难以从其拓扑结构直接理解其功能。

遗传算法可对神经网络进行功能分析，性质分析，状态分析。 遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用，并且也展示了它潜力和宽广前景；但是，遗传算法还有大量的问题需要研究，目前也还有各种不足。