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    • 通信定义

    神经网络[通信定义]

    人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它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。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。

    编辑摘要

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    定义/神经网络[通信定义] 编辑

    生物神经网络主要是指人脑的神经网络,它是人工神经网络的技术原型。人脑是人类思维的物质基础,思维的功能定位在大脑皮层,后者含有大约1011个神经元,每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连,形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。作为一门学科,生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制,意在探索人脑思维和智能活动的规律。

    人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现,作为一门学科,它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型,设计相应的学习算法,模拟人脑的某种智能活动,然后在技术上实现出来用以解决实际问题。因此,生物神经网络主要研究智能的机理;人工神经网络主要研究智能机理的实现,两者相辅相成。 [1] 

    研究内容/神经网络[通信定义] 编辑

    神经网络的研究内容相当广泛,反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面:

    生物原型

    从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。

    建立模型

    根据生物原型的研究,建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。

    算法

    在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型,以实现计算机模拟或准备制作硬件,包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。

    神经网络用到的算法就是向量乘法,并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性,是神经网络的几个基本优点,也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。

    分类/神经网络[通信定义] 编辑

    网络分类人工神经网络按其模型结构大体可以分为前馈型网络也称为多层感知机网络)和反馈型网络(也称为Hopfield网络)两大类,前者在数学上可以看作是一类大规模的非线性映射系统,后者则是一类大规模的非线性动力学系统。它们的结构模型如图1、图2所示,图中圆圏代表神经元,其间的有向连线代表神经元突触。按照学习方式,人工神经网络又可分为有导师学习和无导师学习两类;按工作方式则可分为确定性和随机性两类;按时间特性还可分为连续型或离散型两类,等等。

    特点/神经网络[通信定义] 编辑

    不论何种类型的人工神经网络,它们共同的特点是,大规模并行处理,分布式存储,弹性拓扑,高度冗余和非线性运算。因而具有很髙的运算速度,很强的联想能力,很强的适应性,很强的容错能力和自组织能力。这些特点和能力构成了人工神经网络模拟智能活动的技术基础,并在广阔的领域获得了重要的应用。例如,在通信领域,人工神经网络可以用于数据压缩、图像处理、矢量编码、差错控制(纠错和检错编码)、自适应信号处理、自适应均衡、信号检测、模式识别、ATM流量控制、路由选择、通信网优化和智能网管理等等。

    人工神经网络的研究已与模糊逻辑的研究相结合,并在此基础上与人工智能的研究相补充,成为新一代智能系统的主要方向。这是因为人工神经网络主要模拟人类右脑的智能行为而人工智能主要模拟人类左脑的智能机理,人工神经网络与人工智能有机结合就能更好地模拟人类的各种智能活动。新一代智能系统将能更有力地帮助人类扩展他的智力与思维的功能,成为人类认识和改造世界的聪明的工具。因此,它将继续成为当代科学研究重要的前沿。

    工作原理/神经网络[通信定义] 编辑

    “人脑是如何工作的?”

    “人类能否制作模拟人脑的人工神经元?”

    多少年以来,人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图认识并解答上述问题。在寻找上述问题答案的研究过程中,逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域,称之为“神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域,这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。不同领域的科学家又从各自学科的兴趣与特色出发,提出不同的问题,从不同的角度进行研究。

    人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习,然后才能工作。现以人工神经网络对于写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明,规定当“A”输入网络时,应该输出“1”,而当输入为“B”时,输出为“0”。

    所以网络学习的准则应该是:如果网络作出错误的判决,则通过网络的学习,应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先,给网络的各连接权值赋予(0,1)区间内的随机值,将“A”所对应的图象模式输入给网络,网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算,得到网络的输出。在此情况下,网络输出为“1”和“0”的概率各为50%,也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确),则使连接权值增大,以便使网络再次遇到“A”模式输入时,仍然能作出正确的判断。

    普通计算机的功能取决于程序中给出的知识和能力。显然,对于智能活动要通过总结编制程序将十分困难。

    人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。在学习或训练过程中改变突触权重值,以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。人工神经网络是一个具有学习能力的系统,可以发展知识,以致超过设计者原有的知识水平。通常,它的学习训练方式可分为两种,一种是有监督或称有导师的学习,这时利用给定的样本标准进行分类或模仿;另一种是无监督学习或称无为导师学习,这时,只规定学习方式或某些规则,则具体的学习内容随系统所处环境 (即输入信号情况)而异,系统可以自动发现环境特征和规律性,具有更近似人脑的功能。

    神经网络就像是一个爱学习的孩子,您教她的知识她是不会忘记而且会学以致用的。我们把学习集(Learning Set)中的每个输入加到神经网络中,并告诉神经网络输出应该是什么分类。在全部学习集都运行完成之后,神经网络就根据这些例子总结出她自己的想法,到底她是怎么归纳的就是一个黑盒了。之后我们就可以把测试集(Testing Set)中的测试例子用神经网络来分别作测试,如果测试通过(比如80%或90%的正确率),那么神经网络就构建成功了。我们之后就可以用这个神经网络来判断事务的分类了。

    神经网络是通过对人脑的基本单元——神经元的建模和联接,探索模拟人脑神经系统功能的模型,并研制一种具有学习、联想、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统。神经网络的一个重要特性是它能够从环境中学习,并把学习的结果分布存储于网络的突触连接中。神经网络的学习是一个过程,在其所处环境的激励下,相继给网络输入一些样本模式,并按照一定的规则(学习算法)调整网络各层的权值矩阵,待网络各层权值都收敛到一定值,学习过程结束。然后我们就可以用生成的神经网络来对真实数据做分类。

    发展历史/神经网络[通信定义] 编辑

    1943年,心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。此模型沿用至今,并且直接影响着这一领域研究的进展。因而,他们两人可称为人工神经网络研究的先驱。

    1945年冯·诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机,标志着电子计算机时代的开始。1948年,他在研究工作中比较了人脑结构与存储程序式计算机的根本区别,提出了以简单神经元构成的再生自动机网络结构。但是,由于指令存储式计算机技术的发展非常迅速,迫使他放弃了神经网络研究的新途径,继续投身于指令存储式计算机技术的研究,并在此领域作出了巨大贡献。虽然,冯·诺依曼的名字是与普通计算机联系在一起的,但他也是人工神经网络研究的先驱之一。

    50年代末,F·Rosenblatt设计制作了“感知机”,它是一种多层的神经网络。这项工作首次把人工神经网络的研究从理论探讨付诸工程实践。当时,世界上许多实验室仿效制作感知机,分别应用于文字识别、声音识别、声纳信号识别以及学习记忆问题的研究。然而,这次人工神经网络的研究高潮未能持续很久,许多人陆续放弃了这方面的研究工作,这是因为当时数字计算机的发展处于全盛时期,许多人误以为数字计算机可以解决人工智能、模式识别、专家系统等方面的一切问题,使感知机的工作得不到重视;其次,当时的电子技术工艺水平比较落后,主要的元件是电子管或晶体管,利用它们制作的神经网络体积庞大,价格昂贵,要制作在规模上与真实的神经网络相似是完全不可能的;另外,在1968年一本名为《感知机》的著作中指出线性感知机功能是有限的,它不能解决如异或这样的基本问题,而且多层网络还不能找到有效的计算方法,这些论点促使大批研究人员对于人工神经网络的前景失去信心。60年代末期,人工神经网络的研究进入了低潮。

    另外,在60年代初期,Widrow提出了自适应线性元件网络,这是一种连续取值的线性加权求和阈值网络。后来,在此基础上发展了非线性多层自适应网络。当时,这些工作虽未标出神经网络的名称,而实际上就是一种人工神经网络模型。

    随着人们对感知机兴趣的衰退,神经网络的研究沉寂了相当长的时间。80年代初期,模拟与数字混合的超大规模集成电路制作技术提高到新的水平,完全付诸实用化,此外,数字计算机的发展在若干应用领域遇到困难。这一背景预示,向人工神经网络寻求出路的时机已经成熟。美国的物理学家Hopfield于1982年和1984年在美国科学院院刊上发表了两篇关于人工神经网络研究的论文,引起了巨大的反响。人们重新认识到神经网络的威力以及付诸应用的现实性。随即,一大批学者和研究人员围绕着 Hopfield提出的方法展开了进一步的工作,形成了80年代中期以来人工神经网络的研究热潮。

    常见的工具/神经网络[通信定义] 编辑

    在众多的神经网络工具中,NeuroSolutions始终处于业界领先位置。它是一个可用于windows XP/7高度图形化的神经网络开发工具。其将模块化,基于图标的网络设计界面,先进的学习程序和遗传优化进行了结合。该款可用于研究和解决现实世界的复杂问题的神经网络设计工具在使用上几乎无限制。

    研究方向/神经网络[通信定义] 编辑

    神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。

    理论研究可分为以下两类:

    1、利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。

    2、利用神经基础理论的研究成果,用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型,深入研究网络算法和性能,如:稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等;开发新的网络数理理论,如:神经网络动力学、非线性神经场等。

    应用研究可分为以下两类:

    1、神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。

    2、神经网络在各个领域中应用的研究。这些领域主要包括:

    模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展,神经网络的应用定将更加深入。

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    参考资料
    [1]^引用日期:2018-12-13
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