神经 网络人工分析方法研究神经 网络的非线性动力学性质主要采用动力系统理论、非线性规划理论和统计理论 。Lai分析神经 网络的演化过程和吸引子的性质，探索神经网络的合作行为和集体计算功能，了解/，神经 网络图片像素在训练过程中对训练结果有什么影响？LeNet的神经 网络的结构图如下:LeNet 网络的实现流程图如下 。
1、人工 神经 网络概念梳理与实例演示artificial神经-1/概念梳理及实例演示神经 网络是模仿生物学的机器学习模型神经元，数据来自输入层 。递归性神经 网络一种神经 网络可以在内部存储和记忆先前输入的数据，因此它们可以学习数据流中的时变结构 。现在，机器学习已经应用到很多产品中，例如，siri、GoogleNow等智能助手，亚马逊网站推荐产品使用的推荐引擎，谷歌、脸书使用的广告排名系统 。
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在本节中，我们将介绍一些强大且广泛使用的机器学习技术 。这当然包括一些深度学习和一些传统的方法来满足现代商业的需求 。看完这一系列文章，你就有了必要的知识 ， 然后你就可以把具体的机器学习实验应用到你的领域 。随着Deep 神经 网络准确率的提高 ， 语音和图像识别技术的应用引起了大众的关注，对AI和深度学习的研究也更加普遍 。
2、 神经 网络遗传算法函数极值寻优对于一个未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据，很难准确求出函数的极值 。这类问题可以用神经 网络结合遗传算法解决，利用神经 网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性优化能力求函数极值 。本文采用神经 网络遗传算法对以下非线性函数的极值进行优化，函数表达式为如下图1所示的函数图 。从函数方程和图形可以看出，函数的全局最小值为0，对应的坐标为(0，
虽然从函数方程和图形中很容易找到函数极值及其对应的坐标，但是在函数方程未知的情况下，很难找到函数极值及其对应的坐标 。神经 网络遗传算法的函数极值优化主要分为BP 神经 网络训练拟合和遗传算法极值优化两个步骤 。算法流程如下面的图2所示 。神经 网络训练拟合根据优化函数的特点 ， 构造一个合适的BP 神经 网络，用非线性函数的输出数据训练BP 网络 。
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