ai神经网络算法（ai神经网络算法智能车）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于ai神经网络算法的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、制作ai神经网络能买钱吗

• 2、萨摩耶云：模型数据升维，AI决策“破圈”

• 3、AI面试题第二弹(神经网络基础)

• 4、人工智能神经网络论文

一、制作ai神经网络能买钱吗

能。神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。神经网络被用于从物流、客户支持到电子商务零售的各个领域，所以是能的。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

二、萨摩耶云：模型数据升维，AI决策“破圈”

本刊讯 人类对人工智能的想象和 探索 ，从未止步。

随着数据、算法、算力能力提升，人工智能的应用场景深入到生活的方方面面。我们在搜索引擎上输入关键词后，网页会自动匹配相关搜索内容；短视频App能根据我们的浏览习惯，推送相似的博主和场景；对着智能手机等移动终端喊话，便能调用相关功能，实现人机交互。

以人工智能为代表的数字化产业快速向前推进，产业数字化转型也成为不可逆的趋势，各行各业都在寻求与自身商业模式相匹配的AI大脑。AI决策能力，正是AI大脑的内核，它决定了AI解决方案的效率和可执行性。

AI决策由模型性能决定，而模型性能的好坏，离不开人工智能三驾马车的拉动——数据、算法、算力。其中，数据在模型搭建过程中起基础性作用，一个模型的优劣，百分之八十取决于数据和样本的维度，正如巧妇难为无米之炊。

因此，数据提升对于模型优化有着基础性、全局性的作用，而数据与模型也是AI系统的重要组成部分。目前，AI模型开发及应用难点，主要在于数据应用和算法创新上，其中，后者更多体现的是建模方法的适当性。

数据应用维度不足。从AI决策的模型发展现状来看，当前很多模型仅仅是基于二维的数据组织形式来构建，没有考虑到数据在完整周期中的时间节点变化。最终容易导致模型的辨识度、准确度、稳定性失衡，AI决策效果大打折扣。

例如，在视频推荐和电商推荐场景中，如果模型仅是在用户账户、行为属性、社交记录、交易结果等标准数据集上构建和优化，没有纳入用户在决策过程中的重要时间节点下的行为表现，可能就会使模型效果过于拟合，不能够精准地预判用户喜好以及交易风险控制。

一般来讲，二维数据的维度主要表现为样本维度和特征维度。样本维度常常为用户ID信息或者是订单编号，特征维度则为用户人口属性、行为属性、外部资信等信息。二维数据模式下，用户在每个时间点只对应一条变量。

回到实际业务场景，用户在不同的时间节点会呈现不同的行为表现，尽管这些表现强度存在差异化，但最终会反馈到行为特征上。如果把不同时间节点的用户特征行为差异，尽可能纳入建模过程，那么原有的一对一二维数据就延展至一对多的时间序列形式，也就是说把数据应用升维到样本维度、时间维度、特征维度的三维数据组织形式。

三维数据不仅能降低数据集特征不足的影响，而且能最大程度挖掘数据价值，增加特征数量，提升模型准确性。尤其是在业务数据获取时，外部资信等数据往往会遇到接入不确定因素，而内部数据数量和类型有限，并且利用程度趋于饱和。

但对于模型开发而言，更高的精准度和辨识度，要求引入更多维度的数据，挖掘数据规律，生成更多衍生变量。一旦无法从数量维度获取更多变量，那么只能从质量角度下功夫，向深度挖掘变量内部信息，其中一对多的时间序列角度的升维就是深挖数据信息的方法之一。

其实，数据升维可用于AI模型优化的场景非常多，例如在股票、基金的智能投顾业务中，AI模型的数据应用加入时间维度，与样本维度和个股、个基一起构成三维样本，便能把节点变量考虑在内，更加精准预判未来走势。

要想通过高维时序数据实现模型优化，仅停留在数据层面远远不够，还需对算法提升。决定模型好坏的剩下20%，正是建模方法的选择，而与高维时序数据处理相匹配的算法通常为基于神经网络算法的深度学习。

以萨摩耶云为例，萨摩耶云基于深度学习框架， 探索 数据升维用于模型性能的提升，研发出适用于多行业和场景的AI解决方案，满足企业高效智能决策的需求。同时，这些端到端的云原生 科技 解决方案，以SaaS+aPaaS形式提供交付，通过双方系统对接实现信息实时交互，能为合作伙伴输出基于云的智能决策服务。

在萨摩耶云首席科学家王明明看来，更高维度的时序数据建模意味着对现有的业务数据的重新理解、更多的数据信息、更复杂的数据组织方式、更高的机器性能要求、存储要求以及模型上线要求。以高维时序数据为基础，施以神经网络来训练，加工多维变量特征，最终建立并优化模型的AI决策能力。

具体来看，作为机器学习的重要分支，神经网络是从数据中学习表示的一种新的方法，强调从连续地层中进行学习。在神经网络算法驱动下，模型可在同一时间共同学习所有表示层，可能包含数十个甚至上百个连续层，而其他机器学习方法往往仅仅学习一两层的数据表示。

神经网络在高维时序数据学习中，一方面通过渐进的、逐层式的方式形成越来越复杂的表示；另一方面，对渐进的表示共同进行学习，每一层的变化都需要同时考虑上下两层的需要。这意味着，循环神经网络引入状态变量时，能保存每个时刻的信息，并且与当前的输入共同决定此刻的输出。

从萨摩耶云的AI决策实践来看，萨摩耶云在模型搭建过程中，不仅考虑了以往的样本维度和特征维度，还把各时间节点的用户特征差异纳入考量，通过三维数据加工完善数据特征。在此基础上，萨摩耶云利用神经网络、深度学习，建立和训练模型，实现比常规模型更为高效的模型效果。

这对于提升模型的预判能力和精准度至关重要。就像阅读一段新闻，如果仅仅从每一个字、每一个词组来理解，很容易断章取义，无法真正明白新闻所指。但把新闻构成中的字词句连贯起来，并置于各个背景节点中，就可以理解新闻的准确意思。

当萨摩耶云把基于神经网络等技术的AI模型，应用于实际业务场景之中，能进一步放大数据价值，帮助企业增强预测分析能力，提升精准营销、销售管理、供应链协作、结果预测、风险控制的效率，进而实现从经验决策到智能决策，达到降本增效的效果。

实验数据也表明，用神经网络的时间序列来做变量衍生，可以产生较为显著的变量增益效果，衍生变量可以直接用于其他传统方式的建模环节，同时也可扩充内部的衍生变量空间。当原始特征的区分能力得到提升，模型的区分效果也得到增强，最终强化AI模型性能。

作为领先的独立云服务 科技 解决方案供应商，萨摩耶云立足场景需求，深耕AI决策智能赛道，不断升级大数据、算法、模型策略和产品设计，为数字经济和企业数字化转型提供技术支撑。在此过程中，萨摩耶云不仅强化了自身核心自主竞争力，而且着眼数字中国全景，源源不断释放 科技 赋能的价值。（山河）

三、AI面试题第二弹(神经网络基础)

提取主要特征，减小网络参数量，减小计算量

层层传递的梯度>1 梯度爆炸

层层传递的梯度<1 梯度消失

与权重有很大关系，激活函数的影响较小。

每次训练一层隐节点，训练时将上一层隐节点的输出作为输入，而本层隐节点的输出作为下一层隐节点的输入，此过程就是逐层“预训练”（pre-training）；在预训练完成后，再对整个网络进行“微调”（fine-tunning）。Hinton在训练深度信念网络（Deep Belief Networks中，使用了这个方法，在各层预训练完成后，再利用BP算法对整个网络进行训练。

这个方案主要是针对梯度爆炸提出的，其思想是设置一个梯度剪切阈值，然后更新梯度的时候，如果梯度超过这个阈值，那么就将其强制限制在这个范围之内。这可以防止梯度爆炸。

比较常见的是l1l1l1正则，和l2l2l2正则，在各个深度框架中都有相应的API可以使用正则化

反向传播中，经过每一层的梯度会乘以该层的权重。

举个简单例子：

为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合(overfitting)， 过拟合表现在训练好的模型在训练集上效果很好，但是在测试集上效果差 。也就是说模型的泛化能力弱。

过拟合主要由两个原因造成，数据集太小或模型太复杂

（1）. 数据集扩增（Data Augmentation）

（2）. 改进模型

·Early Stopping。在模型效果比较好的时候便提前停止训练

 ·正则化（regularization）

L1：稀疏参数

L2：更小参数

·Dropout

·多任务学习

深度学习中两种多任务学习模式：隐层参数的硬共享和软共享

硬共享机制是指在所有任务中共享隐藏层，同时保留几个特定任务的输出层来实现。硬共享机制降低了过拟合的风险。多个任务同时学习，模型就越能捕捉到多个任务的同一表示，从而导致模型在原始任务上的过拟合风险越小。

软共享机制是指每个任务有自己的模型，自己的参数。模型参数之间的距离是正则化的，以便保障参数相似性。

见后文

leaky relu

输入是x输出是y，正常的流程是：我们首先把x通过网络前向传播，然后把误差反向传播以决定如何更新参数让网络进行学习。使用Dropout之后，过程变成如下：

（1）首先随机（临时）删掉网络中一半的隐藏神经元，输入输出神经元保持不变（图中虚线为部分临时被删除的神经元）

（2） 然后把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数（w，b）。

（3）然后继续重复这一过程：

恢复被删掉的神经元（此时被删除的神经元保持原样，而没有被删除的神经元已经有所更新）

从隐藏层神经元中随机选择一个一半大小的子集临时删除掉（备份被删除神经元的参数）。

对一小批训练样本，先前向传播然后反向传播损失并根据随机梯度下降法更新参数（w，b） （没有被删除的那一部分参数得到更新，删除的神经元参数保持被删除前的结果）。

不断重复这一过程。

没有对数据进行归一化

忘记检查输入和输出

没有对数据进行预处理

没有对数据正则化

使用过大的样本

使用不正确的学习率

在输出层使用错误的激活函数

网络中包含坏梯度

初始化权重错误

过深的网络

隐藏单元数量错误

网络设计不合理(任务-网络不匹配)

机器学习有个很重要的假设：就是假设训练数据和测试数据是满足独立同分布的，这保障了通过训练数据获得的优秀模型也能够在测试集获得好的效果。但是在机器学习训练中输入层的每个批量(X,Y)中X的分布是不一致的，并且神经网络的隐藏层的输入分布在每次训练迭代中发生变化。 BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。

BN的基本思想其实相当直观：因为深层神经网络在做非线性变换前(激活前)的 输入值 （就是那个x=WU+B，U是输入） 随着网络深度加深或者在训练过程中，其分布逐渐发生偏移或者变动，之所以训练收敛慢，一般是整体分布逐渐往非线性函数的取值区间的上下限两端靠近 （对于Sigmoid函数来说，意味着激活输入值WU+B是大的负值或正值），所以这 导致反向传播时低层神经网络的梯度消失 ，这是训练深层神经网络收敛越来越慢的 本质原因 ， 而BN就是通过一定的规范化手段，把每层神经网络任意神经元这个输入值的分布强行拉回到均值为0方差为1的标准正态分布 ，其实就是把越来越偏的分布强制拉回比较标准的分布，这样使得激活输入值落在非线性函数对输入比较敏感的区域，这样输入的小变化就会导致损失函数较大的变化，意思是 这样让梯度变大，避免梯度消失问题产生，而且梯度变大意味着学习收敛速度快，能大大加快训练速度。

但是接下来的问题是：如果都通过BN，那么不就跟把非线性函数替换成线性函数效果相同了，意味着网络的非线性表达能力下降了， 所以BN为了保证非线性的获得，对变换后的满足均值为0方差为1的x又进行了scale加上shift操作(y=scale*x+shift)， 每个神经元增加了两个参数scale和shift参数，这两个参数是通过训练学习到的，意思是通过scale和shift把这个值从标准正态分布左移或者右移一点并长胖一点或者变瘦一点，每个实例挪动的程度不一样，这样等价于激活前的值经过标准正太分布归一化后再从正中心周围的线性区往非线性区动了动。核心思想应该是想找到一个线性和非线性的较好平衡点，既能享受非线性的较强表达能力的好处，又避免太靠非线性区两头使得网络收敛速度太慢

Batch Normalization 好处：（1）提高了训练速度，收敛速度也大大加快（2）另外调参过程也简单多了，对于初始化要求没那么高，而且可以使用大的学习率等 (3)可以防止梯度消失（4）BN类似于Dropout的一种防止过拟合的正则化表达方式，可以有效防止过拟合，不用太依赖dropou和正则化

以下情况最好不要使用BN：（1）数据不平衡（2）batch_size太小

batch_size是机器学习中的一个重要参数，决定了梯度下降的方向，如果数据集比较小，完全可以采用全数据集的形式计算梯度，由全数据集确定的梯度方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。对于大型数据集则需要使用mini-batch_size，因为随着数据集的海量增长和内存限制，一次性载入所有的数据进来变得越来越不可行。

当batch_size=1,即在线学习，模型难以达到收敛 。

合理增加batch_size好处 ：

（1）内存利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高

（2）跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，对于相同数据量的处理速度进一步加快。

（3）在一定范围内，一般来说 Batch_Size 越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小

盲目增大 Batch_Size 坏处 ：

（1）内存利用率提高了，但是内存容量可能撑不住了

（2）跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，要想达到相同精度所需要的 epoch 数量越来越多，花费的时间越长

（3）大的batchsize收敛到sharp minimum，而小的batchsize收敛到flat minimum，后者具有更好的泛化能力。

总之batchsize在变得很大(超过一个临界点)时，会降低模型的泛化能力。在这个临界点之下，模型的性能变换随batch size通常没有学习率敏感

    目标所在的真实框(ground truth) 与算法预测的目标所在的框(bounding box)的交集与并集的比值，我们会用IOU阈值来判定预测的bounding box是否有效。一般阈值会设定在0.5，当IOU的值大于等于0.5时，我们会把这个预测的bounding box 归为正类，而小于0.5的归为负类。

牛顿法使用的是目标函数的二阶导数，在高维情况下这个Hessian（n*n维度）矩阵非常大，计算复杂度是n*n，计算和存储都是问题

（1） 通过控制卷积核个数实现升维或者降维，从而减少模型参数和计算量

（2） 用于不同channel上特征的融合

（3）1x1的卷积相当于全连接层的计算过程，并且加入了非线性激活函数，从而增加了网络的非线性，使得网络可以表达更加复杂的特征。

它能够把输入的连续实值变换为0和1之间的输出，如果是非常大的负数，那么输出就是0；如果是非常大的正数，输出就是1

缺点：

（1）函数的饱和区，导致梯度几乎为0，造成梯度消失问题

（2）Sigmoid 的 output 不是0均值，具体解释见 https://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/79932893

（3）其解析式中含有幂运算，计算机求解时相对来讲比较耗时。对于规模比较大的深度网络，这会较大地增加训练时间。

它解决了Sigmoid函数的不是零均值输出问题，然而，梯度消失（gradient vanishing）的问题和幂运算的问题仍然存在。

(1)在正区间解决了梯度消失的问题

(2）函数简单，计算速度快，收敛速度远快于sigmoid和tanh

缺点：

（1）Relu函数输出不是0均值

（2）神经元坏死问题：指的是某些神经元可能永远不会被激活，导致相应的参数永远不能被更新，有两个主要原因导致这种状况发生

        (1) 非常不幸的参数初始化，这种情况比较少见 

        (2) learning rate太高导致在训练过程中参数更新太大，不幸使网络进入这种状态。解决方法是可以采用Xavier初始化方法，以及避免将learning rate设置太大或使用adagrad等自动调节learning rate的算法

为了解决ReLU函数带来的神经元坏死问题 ， 提出了将ReLU的前半段设为αx，α通常设为0.01，，另外一种直观的想法是基于参数的方法PReLU函数， α可由方向传播算法学习出来。

ELU也是为解决ReLU存在的问题而提出，显然，ELU有ReLU的基本所有优点，以及：（1）不会有神经元坏死现象（2）函数输出均值接近于0

但是ELU的小问题就是计算量稍微有点大。

1、使用不同的激活函数，比如Relu，Leak-Relu，PRelu，elu等激活函数代替sigmoid函数

2、使用Batch Normalizaion(批量归一化)

3、使用残差网络

4、预训练加微调

1、梯度裁剪

2、权重正则化

两个3x3的卷积核的感受野比5x5的卷积核的感受野大，在保持相同感受野的同时，用3x3的卷积核可以提升网络的深度，可以很明显的减少计算量。

1、局部连接

2、权值共享：减小参数量

3、池化操作：增大感受野

4、多层次结构：可以提取low-level以及high-level的信息

1、数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，没有明显优势。

2、数据集没有局部相关特性，目前深度学习表现比较好的领域主要是图像／语音／自然语言处理等领域，这些领域的一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体，语音信号中音位组合成单词，文本数据中单词组合成句子，这些特征元素的组合一旦被打乱，表示的含义同时也被改变。对于没有这样的局部相关性的数据集，不适于使用深度学习算法进行处理。举个例子：预测一个人的健康状况，相关的参数会有年龄、职业、收入、家庭状况等各种元素，将这些元素打乱，并不会影响相关的结果。

作用 ：对输入的特征图进行压缩，

一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度；

一方面进行特征压缩，提取主要特征。

通常来讲，max-pooling的效果更好，虽然max-pooling和average-pooling都对数据做了下采样，但是 max-pooling感觉更像是做了特征选择，选出了分类辨识度更好的特征，提供了非线性 。 pooling的主要作用一方面是去掉冗余信息，一方面要保留feature map的特征信息，在分类问题中，我们需要知道的是这张图像有什么object，而不大关心这个object位置在哪，在这种情况下显然max pooling比average pooling更合适。在 网络比较深的地方，特征已经稀疏了，从一块区域里选出最大的，比起这片区域的平均值来，更能把稀疏的特征传递下去 。

average-pooling更强调对整体特征信息进行一层下采样，在减少参数维度的贡献上更大一点，更多的体现在 信息的完整传递这个维度 上，在一个很大很有代表性的模型中，比如说DenseNet中的模块之间的连接大多采用average-pooling，在减少维度的同时，更有利信息传递到下一个模块进行特征提取。

average-pooling在 全局平均池化操作 中应用也比较广，在ResNet和Inception结构中最后一层都使用了平均池化。有的时候在模型接近 分类器的末端使用全局平均池化还可以代替Flatten操作 ，使输入数据变成一位向量。

CNN网络中另外一个不可导的环节就是Pooling池化操作，因为Pooling操作使得feature map的尺寸变化，假如做2×2的池化（步长也为2），假设那么第l+1层的feature map有16个梯度，那么第l层就会有64个梯度，这使得梯度无法对位的进行传播下去。其实解决这个问题的思想也很简单，就是把1个像素的梯度传递给4个像素，但是需要保证传递的loss（或者梯度）总和不变。根据这条原则，mean pooling和max pooling的反向传播也是不同的

mean pooling的前向传播就是把一个patch中的值求取平均来做pooling，那么反向传播的过程也就是把 某个元素的梯度等分为n份分配给前一层，这样就保证池化前后的梯度（残差）之和保持不变 ，图示如下 ：

（2） max pooling

max pooling也要满足梯度之和不变的原则 ，max pooling的前向传播是把patch中最大的值传递给后一层，而其他像素的值直接被舍弃掉。那么 反向传播也就是把梯度直接传给前一层某一个像素，而其他像素不接受梯度，也就是为0。 所以max pooling操作和mean pooling操作不同点在于需要记录下池化操作时到底哪个像素的值是最大，也就是max id，这个变量就是记录最大值所在位置的，因为在反向传播中要用到，那么假设前向传播和反向传播的过程就如下图所示 ：

28、细粒度分类

29、LSTM&RNN

30、解释LSTM结构（相对于RNN）的好处

31、RNN的梯度消失原因和解决办法

32、Object Detection

33、Unet的介绍

34、FCN和Unet的区别

35、RCNN系列的算法流程和区别

36、Fast RCNN中 bbox 回归的损失函数什么

37、解释 ROI Pooling 和 ROI Align

38、Mask RCNN中 mask branch 如何接入 Faster RCNN中

39、解释 FPN

40、解释 ROI Align

41、简述 YOLO 和 SSD

42、简述 Hough 直线检测、Sobel 边缘检测算法流程

43、Mask RCNN中的anchors如何判定为正负样本

44、简述 NMS 算法流程

45、attention起源是用在哪里？pixel还是frame，是soft还是hard

46、anchor的正负样本比是多少

47、算法和激活函数等

48、BN的原理和作用

49、BN层反向传播，怎么求导

50、BN 的作用和缺陷，以及针对batch_size小的情况的改进（GN）

51、BN层，先加BN还是激活，有什么区别

52、手推BP

53、优化算法举例和他们的区别（SGD、SGDM、RMSprop、Adam）

54、随机梯度下降和梯度下降

55、训练不收敛的原因有哪些

56、简述 SVM 流程、核函数寻参及常见的核函数举例

57、batch_size 和 learning rate 的关系（怎么平衡和调整二者）

58、解释过拟合和欠拟合，以及解决方法

59、激活函数有哪些，各自区别

60、损失函数有哪些

61、Sigmoid 和 ReLu 对比（各自优缺点）

62、为什么不用sigmoid而用relu？做出了哪些改进？

63、梯度消失和梯度爆炸的原因和解决方法

64、Precision 和 Recall 的定义

65、精确率高、召回率低是为什么

66、SVM，线性回归和逻辑回归的原理及区别

67、PCA原理，PCA和SVD的区别和联系

68、正则化怎么选择，有哪些方式

69、L1、L2范数，区别

70、boost、Adaboost

71、dropout和batch normalization

72、讲一下决策树和随机森林

73、讲一下GBDT的细节，写出GBDT的目标函数。 GBDT和Adaboost的区别与联系

74、偏差、方差

75、距离度量公式哪些，区别

76、多标签识别怎么做

77、data argumentation怎么处理的

78、数据不均衡怎么处理、只有少量带标签怎么处理

79、权重初始化方法都有哪些

80、权值衰减这个参数怎么设置

81、分类问题有哪些评价指标？每种的适用场景。

82、无监督学习了解哪些

83、图像处理Opencv

84、边缘检测算子有哪些

85、霍夫变换

86、直方图是什么

87、canny算子是怎么做的

88、图像的特征提取有哪些算法，适用范围、优缺点

参考：

https://blog.csdn.net/bluesliuf/article/details/89389117

https://zhuanlan.zhihu.com/p/107279000

https://zhuanlan.zhihu.com/p/56475281

四、人工智能神经网络论文

随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!

人工智能神经网络论文篇一

人工神经网络的发展及应用

摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。

关键词人工神经网络;发展;应用

随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。

1人工神经网络概述

关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。

2人工神经网络的发展历程

2.1 萌芽时期

在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。

2.2 低谷时期

在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。

2.3 复兴时期

美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。

2.4 稳步发展时期

随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。

随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。

3人工神经网络的应用

3.1 在信息领域中的应用

人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。

3.2 在医学领域的应用

人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。

3.3 在经济领域中的应用

经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。

3.4 在其他领域的应用

人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。

4总结

随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。

参考文献

[1]徐用懋，冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展，1993(5)：8-12，20.

[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.

[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.

[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.

[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.

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