1樓：amy夜思
既然你說你數學只有初中水平，我建議你先把現在的初中數學教材看一遍，再接著看現在的高中教材，每看一節配上課後練習做一遍。看書的時候要注意懂得用腦子想，要懂得聯絡前面所看的內容，實在看不懂，最好找個讀過高中數學並且成績不錯的人傳授一下經驗。學完高中之後再接著學大學微積分，數學要想真正學進去是要循序漸進的。
希望我的建議對你有幫助！
2樓：青平李
神經網路的設計要用到遺傳演算法，遺傳演算法在神經網路中的應用主要反映在3個方面：網路的學習，網路的結構設計，網路的分析。
1．遺傳演算法在網路學習中的應用
在神經網路中，遺傳演算法可用於網路的學習。這時，它在兩個方面起作用
(1)學習規則的優化
用遺傳演算法對神經網路學習規則實現自動優化，從而提高學習速率。
(2)網路權係數的優化
用遺傳演算法的全域性優化及隱含並行性的特點提高權係數優化速度。
2．遺傳演算法在網路設計中的應用
用遺傳演算法設計乙個優秀的神經網路結構，首先是要解決網路結構的編碼問題；然後才能以選擇、交叉、變異操作得出最優結構。編碼方法主要有下列3種：
(1)直接編碼法
這是把神經網路結構直接用二進位制串表示，在遺傳演算法中，「染色體」實質上和神經網路是一種對映關係。通過對「染色體」的優化就實現了對網路的優化。
(2)引數化編碼法
引數化編碼採用的編碼較為抽象，編碼包括網路層數、每層神經元數、各層互連方式等資訊。一般對進化後的優化「染色體」進行分析，然後產生網路的結構。
(3)繁衍生長法
這種方法不是在「染色體」中直接編碼神經網路的結構，而是把一些簡單的生長語法規則編碼入「染色體」中；然後，由遺傳演算法對這些生長語法規則不斷進行改變，最後生成適合所解的問題的神經網路。這種方法與自然界生物地生長進化相一致。
3．遺傳演算法在網路分析中的應用
遺傳演算法可用於分析神經網路。神經網路由於有分布儲存等特點，一般難以從其拓撲結構直接理解其功能。遺傳演算法可對神經網路進行功能分析，性質分析，狀態分析。
遺傳演算法雖然可以在多種領域都有實際應用，並且也展示了它潛力和寬廣前景；但是，遺傳演算法還有大量的問題需要研究，目前也還有各種不足。首先，在變數多，取值範圍大或無給定範圍時，收斂速度下降；其次，可找到最優解附近，但無法精確確定最擾解位置；最後，遺傳演算法的引數選擇尚未有定量方法。對遺傳演算法，還需要進一步研究其數學基礎理論；還需要在理論上證明它與其它優化技術的優劣及原因；還需研究硬體化的遺傳演算法；以及遺傳演算法的通用程式設計和形式等。
3樓：大象爬樓梯
1。學好數學分析，為以後學概率打好基礎。
2。學好概率統計。
3。學好計算機程式設計
4樓：匿名使用者
首先要多多拓展自己的思維界限,弄清數學思想,且要多做題,這樣不僅數感會好起來,遇到類似的題便會下筆如有神.
5樓：怪胎毒菌
高等代數,泛函分析,微分方程,拓撲---收斂判斷\函式逼近\網路拓撲設計...
不要光看數學,還學一點邏輯學(對程式設計,管理和理解數學知識是有益的)
6樓：匿名使用者
離散數學,解析幾何,常微分方程,數學分析,復變函式,高等代數,概率統計,偏微分方程,拓撲學,抽象代數,實變函式,泛函分析
其中基礎知識是：高等數學、概率、線性代數。
高中數學的話還有幾何和代數。
7樓：冰拽
ssssssssssssss
要學習模式識別、神經網路、遺傳演算法、蟻群演算法等等人工智慧演算法需要哪些數學知識？
8樓：匿名使用者
模式識別需要非常好的概率論，數理統計；另外會用到少量矩陣代數版，隨機過程和高數中的
權一些運算，當然是比較基礎的；如果要深入的話恐怕需要學泛函，但是一般情況下不需要達到這種深度。神經網路，遺傳演算法等智慧型演算法在模式識別有非常重要的應用，但是一般不需要學習計算機學科的人工智慧，我們控制有乙個交叉學科叫做智慧型控制是講這些的，智慧型控制不需要什麼基礎，有中學數學的集合和對空間有一點點的了解就足夠了，模糊數學的基礎是包含在這門學科裡的。
9樓：思想跑馬場
不必刻意準備，用到什麼知識再去了解就行。要建立成果導向型行為方式。
10樓：匿名使用者
模式識別需要一些概率論與數理統計，矩陣分析方面知識
後面三種演算法基本不需要數學知識。
11樓：牛得天下
基本上學過高等數學、概率論與數理統計就可以了
12樓：匿名使用者
這些智慧型優化演算法都不需要太強的數學知識
關於遺傳演算法，模糊數學，神經網路三種數學的區別和聯絡
13樓：牛得天下
樓上說的不錯，只是你說的這三項裡，只有模糊數學是數學的乙個分支，遺傳演算法和神經網路都屬於智慧型計算方法，不屬於數學的乙個分支，是涉及到多門學科的一類計算方法。
14樓：匿名使用者
遺傳演算法是一種
bai智慧型計算方du
法，針對不同
的實際問題可zhi以設計不同的計算程dao序。它專主要有複製，交叉，變屬異三部分完成，是仿照生物進化過程來進行計算方法的設計。
模糊數學是研究現實生活中一類模糊現象的數學。簡單地說就是像好與壞怎樣精確的描述，將好精確化，用數字來表達。
神經網路是一種仿生計算方法，仿照生物體中資訊的傳遞過程來進行數學計算。
這三種知識都是近40年興起的新興學科，主要應用在智慧型模糊控制上面。這三者可以結合起來應用。如用模糊數學些遺傳演算法的程式，優化神經網路，最後用神經網路控制飛行器或其他物體
15樓：匿名使用者
遺傳演算法是一種智bai能計du算方法，針對不zhi同的實際問題可以設計不同dao的計算程式。版它主要有複製，交叉權，變異三部分完成，是仿照生物進化過程來進行計算方法的設計。
模糊數學是研究現實生活中一類模糊現象的數學。簡單地說就是像好與壞怎樣精確的描述，將好精確化，用數字來表達。
神經網路是一種仿生計算方法，仿照生物體中資訊的傳遞過程來進行數學計算。
這三種知識都是近40年興起的新興學科，主要應用在智慧型模糊控制上面。這三者可以結合起來應用。如用模糊數學些遺傳演算法的程式，優化神經網路，最後用神經網路控制飛行器或其他物體
16樓：匿名使用者
太精闢了.............
模式識別、神經網路、遺傳演算法、蟻群演算法等等人工智慧演算法需要哪些數學知識？
17樓：
這些演算法，如果需要搞透，數學知識越多越好。演算法導論，隨機過程，概率論，數理統計是基礎，矩陣論也很重要。還有乙個最重要的是有關優化方法的基本理論，很多的模式識別的問題，就是乙個求最優解的問題。
以前是有一本《計算方法》的書，裡面就是用牛頓法等，來解線性方程之類，書很薄，如果搞懂了，很有啟發作用。
18樓：匿名使用者
有關優化的基本理論, 可以看看統籌學, 其中有很多基本概念, 然後對其中的具體問題, 再深入學習.
學習神經網路需要具備什麼數學知識
19樓：匿名使用者
掌握基本原理就可以，就是一種複雜的非線性關係
20樓：匿名使用者
主要要用到數學中的邏輯學！嚴密的思維能力！
21樓：
找一本神經網路的輸看一下，公式看懂會用就可以，複雜的數學公式到計算機上可能變簡單
BP人工神經網路的收斂是什麼，bp神經網路收斂問題
檀君博 收斂和迭代演算法有關。反向傳播演算法是定義乙個誤差er 往往是輸出結果與預想結果之間的某個範數 然後求出滿足誤差極小的權向量。如果把誤差看成乙個連續函式 泛函 的話，求對權向量各分量的偏導為0即可，但是實際上它是離散的，所以我們需要用迭代來求最小梯度。如果是新定義演算法的話理論上的收斂要證明...
matlab中建立bp神經網路的函式newff的引數的
1.newff雖然沒有規定輸入層神經元個數，那輸入層神經元個數是如何確定的？輸入層是根據你讀入資料的維度，自動生成的。2.我現在讀入了10張 把每張 歸一化成了50 20的，並轉換成1 1000的行向量，最後生成了10 1000的二維矩陣，然後，我再用eye 10,10 函式製造了一個單位矩陣，那麼...
神經網路擬合函式的小例題
你這個問題其實我回答過，你可以參考 最簡單的擬合方法就是利用matlab中的nntool工具箱，無論是知道擬合曲線的形式還是不知道，都可以用nntool工具箱。我做出來的擬合曲線即相關引數，擬合影象分別如下圖。講解bp神經網路比較好的書有 matlab神經網路 從零開始 共上下兩冊 和 matlab...