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内容概要：通过通过对人脑认知的研究，将生物神经与数学建模相结合，提出了一种新的自主调节发育网络(AMDN)，并将其作为智能体的大脑，通过将决策计算模型与网络融合在了一起，网络不断的认知新的环境信息，同时由于层与层之间的信息交互以及新的神经元节点的插入，网络可以不断的去改进自己的决策，使自身可以很快的在环境中找到合适的路径，整个过程为全自主，省去了人工制作大量训练样本的工作量。为了提高智能体对新环境的适应性，增加了off-task 过程，在这个过程中，智能体通过门限自组织机制来控制神经元的激活，模拟人脑情景回忆的现象，对发生越近且次数越多的事情，暴露量越大，被回忆到的概率增加，通过转移认知，大脑可以对类似的事物有更多的认识，从而提高人工构建的智能体对环境的识别和决策能力。 适用人群：热衷于研究人工智能的科技爱好者或在校研究生，可作为毕设研究点。

如有疑问，可私信博主。 BP网络至少包含一个隐含层，这里只采用一个隐含层，因此整体构成了一个三层的网络。把一组输入模式通过少量的隐含层单元映射到一组输出模式，并使输出模式尽可能等于输入模式。因此，隐含层神经元的值和相应的权值向量可以输出一个与原输入模式相同的向量。当隐含层的神经元个数较少时，就意味着隐含层能用更少的数来表现输入模式，而这实际上就是压缩。这一思想可以由图1来表示： 第一层为输入层，中间层为隐含层，网络的映射功能依赖隐含层实现。输入层到隐含层的变换相当于压缩的编码过程；而从隐含层到输出层的变换则相当于解码过程，如图 2所

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