神经网络是人工智能领域的一个重要分支，模拟了生物大脑神经网络的工作机制，通过大量简单计算单元的互联，来完成复杂的数据处理任务。下面将详细探讨给定文件中所提及的神经网络相关知识点。
神经网络中的泛化能力是指网络在学习了特定样本后，对未见过的样本数据进行准确预测的能力。这通常是通过交叉验证等方法来评估，以确保模型不会出现过拟合现象，即模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。
有监督学习是神经网络中的一种常见学习方式，其特点是需要有一个“教师”提供给定输入的正确输出，使得学习系统能够通过比较预期输出和实际输出之间的差异来调整自身的参数。这种学习方式能够使神经网络在遇到新样本时，通过已经学习到的参数来预测输出。
过学习（over-fitting）是指当模型在训练数据上过于复杂时，可能会导致对测试样本的学习性能不佳。例如，在神经网络中，多层前向网络的BP算法可能会产生过学习，表现为模型在训练集上的分类精度非常高，但在测试集上的表现却并不理想。
Hebb学习规则是人工神经网络学习中的一个重要原则，它描述了两个神经元如果同时被激活，则它们之间的连接会增强。这个原理在大多数神经网络学习规则中都有体现，虽然会以不同的形式出现。
自学习、自组织与自适应性是神经网络的三个重要特点。自适应性指的是系统能够通过学习来适应环境变化的能力，而自学习是指系统能够通过训练来调整参数以适应新的输入输出映射。自组织则是指系统能够自我调整网络结构的过程。
在问答题部分，文件提到了遗传算法的基本原理和步骤。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学机制的优化算法，通过编码问题、评估适应度、选择、交叉（杂交）和变异等步骤来迭代求解问题，直到找到最优解或满足终止条件。
进化计算是指使用生物进化原理来解决优化问题的计算方法，它包括遗传算法、进化策略、进化编程、遗传编程和人工生命等。这些方法能够解决传统算法难以处理的复杂问题。
人工神经网络与生物神经网络的主要区别包括：单元模型的简化，信息传递方式的不同（生物神经网络传递的是脉冲信号，而人工神经网络传递的是模拟电压），以及规模和智能上的差异（人工神经网络的规模和智能目前还远不如生物神经网络）。
感知器神经网络是一种早期的人工神经网络，它存在一些缺点，例如由于激活函数限制，只能解决线性可分的问题，而且对复杂问题的收敛速度慢。此外，感知器不能处理非线性问题。
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以上知识点涵盖了神经网络的基本概念、学习方式、特定算法和计算方法等，是深入理解和应用神经网络技术的基础。
