神经网络模型需要心理学吗 人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。这个模型只是以神经系统为一种依托的算法，但其实和神经没有一毛钱的关系。我本人再国外研究生学的生态统计学，导师正好是这个方面的大专家。你需要的只是是 数据统计，数据挖掘，机器学习 这些。说白了，是需要很强的统计学功底。当然，统计可以用到很多方面，经济，医学，环境，都可以的
Internet是通过什么并且是如何将各个网络联结起来的？ Internet是如何将各个网络联结起来的？当然是通过光纤将家庭网络、企业网络、数据中心连接到运营商的接入…
游戏人工智能的语意网络模型 学会了以上算法，但一般只能进行小规模模型的智能模拟。下面我再给出一个语意网络模型，用来构建整体的模型，结合上面的算法，就可以作出漂亮的中等规模的智能系统。例4：一个小型的带时限的语意网络模型。网络由节点及连接节点的线组成，为简单化，每个节点性质相同。节点：受到刺激后可被激活，激活后又可刺激邻接节点。激活度由一个刺激度的函数决定。节点有门限，只有刺激度超过此门限时节点才可被激活或抑制。节点有一个受激缓存，用来记录短期内受到的刺激。有一个激活缓存，用于控制激活时间段。门限：GateT（激活）、GateN（抑制）。受激缓存：FMemory记录受激大小，衰减度，受激时刻。激活缓存：BMemory记录激活度大小，衰减度，激活时刻。激活函数：Active 计算激活度，可由节点自定义。连接节点的线：传递刺激并可调节刺激大小。Wi：权值，表示相应的支持度（>；0，越大表示越支持）或抑制度（D，对应网络模型如下：此主题相关图片如下：图3假设情景：A激活，1秒后B激活，2秒后C激活。A激活：D受激 Active(A)*W1 Gate(D)，被激活，记入激活缓存。这样就可以表示短时间内事物受A、B、C事件刺激，将产生D时间。如果 A^B->；D成立，A^B^C->；D不成立，D->；H，A^B^。
路由器工作在osi的哪一层？ 路由器是联结多个网络或网段的网络装备，主要功能是联结不同的网络，进行协议转换、路由选择等。路由器工作在OSI模型的网络层。路由器是在osi的第三层也就是网络层工作的，。
