神經網路的智慧體現在哪裡

⑴ 人工神經網路的基本特徵

人工神經網路是由大量處理單元互聯組成的非線性、自適應信息處理系統。它是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的，試圖通過模擬大腦神經網路處理、記憶信息的方式進行信息處理。人工神經網路具有四個基本特徵：
（1）非線性 非線性關系是自然界的普遍特性。大腦的智慧就是一種非線性現象。人工神經元處於激活或抑制二種不同的狀態，這種行為在數學上表現為一種非線性關系。具有閾值的神經元構成的網路具有更好的性能，可以提高容錯性和存儲容量。
（2）非局限性 一個神經網路通常由多個神經元廣泛連接而成。一個系統的整體行為不僅取決於單個神經元的特徵，而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過單元之間的大量連接模擬大腦的非局限性。聯想記憶是非局限性的典型例子。
（3）非常定性 人工神經網路具有自適應、自組織、自學習能力。神經網路不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時，非線性動力系統本身也在不斷變化。經常採用迭代過程描寫動力系統的演化過程。
（4）非凸性 一個系統的演化方向，在一定條件下將取決於某個特定的狀態函數。例如能量函數，它的極值相應於系統比較穩定的狀態。非凸性是指這種函數有多個極值，故系統具有多個較穩定的平衡態，這將導致系統演化的多樣性。
人工神經網路中，神經元處理單元可表示不同的對象，例如特徵、字母、概念，或者一些有意義的抽象模式。網路中處理單元的類型分為三類：輸入單元、輸出單元和隱單元。輸入單元接受外部世界的信號與數據；輸出單元實現系統處理結果的輸出；隱單元是處在輸入和輸出單元之間，不能由系統外部觀察的單元。神經元間的連接權值反映了單元間的連接強度，信息的表示和處理體現在網路處理單元的連接關系中。人工神經網路是一種非程序化、適應性、大腦風格的信息處理 ，其本質是通過網路的變換和動力學行為得到一種並行分布式的信息處理功能，並在不同程度和層次上模仿人腦神經系統的信息處理功能。它是涉及神經科學、思維科學、人工智慧、計算機科學等多個領域的交叉學科。
人工神經網路是並行分布式系統，採用了與傳統人工智慧和信息處理技術完全不同的機理，克服了傳統的基於邏輯符號的人工智慧在處理直覺、非結構化信息方面的缺陷，具有自適應、自組織和實時學習的特點。

⑵ 傳統智能演算法的「智能」體現在哪裡

傳統演算法雖然結果一定是最優解，但是運算量極大，可能會有lag。
相反，採用一定的智能演算法，雖然每次選擇不一定最優，但是基本上都能快速（<=0.1s）判斷，而且只要設定一定的糾錯演算法，總體效率遠高於傳統演算法。

⑶ 人工神經網路的發展

現代意義上對神經網路（特指人工神經網路）的研究一般認為從1943年美國芝加哥大學的生理學家W.S. McCulloch和W.A. Pitts提出M-P神經元模型開始，到今年正好六十年。在這六十年中，神經網路的發展走過了一段曲折的道路。1965年M. Minsky和S. Papert在《感知機》一書中指出感知機的缺陷並表示出對這方面研究的悲觀態度，使得神經網路的研究從興起期進入了停滯期，這是神經網路發展史上的第一個轉折。到了20世紀80年代初，J.J. Hopfield的工作和D. Rumelhart等人的PDP報告顯示出神經網路的巨大潛力，使得該領域的研究從停滯期進入了繁榮期，這是神經網路發展史上的第二個轉折。
到了20世紀90年代中後期，隨著研究者們對神經網路的局限有了更清楚的認識，以及支持向量機等似乎更有前途的方法的出現，「神經網路」這個詞不再象前些年那麼「火爆」了。很多人認為神經網路的研究又開始陷入了低潮，並認為支持向量機將取代神經網路。有趣的是，著名學者C.-J. Lin於2003年1月在德國馬克斯·普朗克研究所所做的報告中說，支持向量機雖然是一個非常熱門的話題，但目前最主流的分類工具仍然是決策樹和神經網路。由著名的支持向量機研究者說出這番話，顯然有一種特殊的意味。
事實上，目前神經網路的境遇與1965年之後真正的低潮期相比有明顯的不同。在1965年之後的很長一段時期里，美國和前蘇聯沒有資助任何一項神經網路的研究課題，而今天世界各國對神經網路的研究仍然有大量的經費支持；1965年之後90%以上的神經網路研究者改變了研究方向，而今天無論是國際還是國內都有一支相對穩定的研究隊伍。實際上，神經網路在1965年之後陷入低潮是因為當時該領域的研究在一定意義上遭到了否定，而今天的相對平靜是因為該領域已經走向成熟，很多技術開始走進生產和生活，從而造成了原有研究空間的縮小。
在科學研究中通常有這么一個現象，當某個領域的論文大量涌現的時候，往往正是該領域很不成熟、研究空間很大的時候，而且由於這時候人們對該領域研究的局限缺乏清楚的認識，其熱情往往具有很大的盲目性。從這個意義上說，過去若干年裡各領域研究者一擁而上、各種專業刊物滿眼「神經網路」的風光，其實是一種畸形繁榮的景象，而對神經網路的研究現在才進入了一個比較理智、正常的發展期。在這段時期中，通過對以往研究中存在的問題和局限進行反思，並適當借鑒相關領域的研究進展，將可望開拓新的研究空間，為該領域的進一步發展奠定基礎。

⑷ 人工神經網路概述（更新中）

智能： 從感覺到記憶再到思維的過程稱為「智慧」，智慧的結果是語言和行為。行為和語言予以表達稱為「能力」。智慧和能力的總稱為「智能」。感覺、記憶、思維、行為、語言的過程稱為「智能過程」。

人工智慧： 人工構建的智能系統。

人工智慧是研究和開發用於模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用的技術學科，其主要研究內容可以歸納為以下四個方面。

人工神經網路是基於生物神經元網路機制提出的一種計算結構，是生物神經網路的某種模擬、簡化和抽象。神經元是這一網路的「節點」，即「處理單元」。

人工神經網路可用於逼近非線性映射、分類識別、優化計算以及知識挖掘。近年來，人工神經網路在模式識別、信號處理、控制工程和優化計算領域得到了廣泛的應用。

M-P模型由心理學家McCulloch和數學家W. Pitts在1943年提出。

M-P模型結構是一個多輸入、單輸出的非線性元件。其I/O關系可推述為

其中， 表示從其他神經元傳來的輸入信號; 表示從神經元 到神經元 的連接權值; 表示閾值; 表示激勵函數或轉移函數; 表示神經元 的輸出信號。

作為一種最基本的神經元數學模型，M-P模型包括了加權、求和和激勵（轉移）三部分功能。

神經元的數據模型主要區別於採用了不同的激勵函數。

概率型函數的輸入和輸出之間的關系是不確定的。分布律如下

其中， 被稱為溫度參數。

感知機（Perceptron）是美國學者Rosenblatt於1957年提出的一種用於模式分類的神經網路模型。

M-P模型通常叫做單輸出的感知機。按照M-P模型的要求，該人工神經元的激活函數為階躍函數。為了方便表示，M-P模型表示為下圖所示的結構。

用多個這樣的單輸入感知機可以構成一個多輸出的感知機，其結構如下

對於二維平面，當輸入/輸出為 線性可分 集合時，一定可以找到一條直線將模式分成兩類。此時感知機的結構圖3所示，顯然通過調整感知機的權值及閾值可以修改兩類模式的分界線:

線性可分： 這里的線性可分是指兩類樣本可以用直線、平面或超平面分開，否則稱為線性不可分。

感知機的基本功能是對外部信號進行感知和識別，這就是當外部 個刺激信號或來自其它 個神經元（的信號）處於一定的狀態時，感知機就處於興奮狀態，而外部 個信號或 個神經元的輸出處於另一個狀態時，感知機就呈現抑制狀態。

如果 、 是 中兩個互不相交的集合，且有如下方程成立

則稱集合 為感知機的 學習目標 。根據感知機模型，學習演算法實際上是要尋找權重 、 滿足下述要求：

感知機的訓練過程是感知機權值的逐步調整過程，為此，用 表示每一次調整的序號。 對應於學習開始前的初始狀態，此時對應的權值為初始化值。

⑸ 人工神經網路的知識表示形式和推理機制

神經網路有多種分類方式，例如，按網路性能可分為連續型與離散型網路，確定型與隨機型網路:按網路拓撲結構可分為前向神經網路與反饋神經網路。本章土要簡介前向神經網路、反饋神經網路和自組織特徵映射神經網路。

前向神經網路是數據挖掘中廣為應用的一種網路，其原理或演算法也是很多神經網路模型的基礎。徑向基函數神經網路就是一種前向型神經網路。Hopfield神經網路是反饋網路的代表。Hvpfi}ld網路的原型是一個非線性動力學系統，目前，已經在聯想記憶和優化計算中得到成功應用。

基本特徵

非線性關系是自然界的普遍特性。大腦的智慧就是一種非線性現象。人工神經元處於激活或抑制二種不同的狀態，這種行為在數學上表現為一種非線性關系。具有閾值的神經元構成的網路具有更好的性能，可以提高容錯性和存儲容量。

一個神經網路通常由多個神經元廣泛連接而成。一個系統的整體行為不僅取決於單個神經元的特徵，而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過單元之間的大量連接模擬大腦的非局限性。聯想記憶是非局限性的典型例子。

以上內容參考：網路-人工神經網路

⑹ 人工神經網路的作用

人工神經網路（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世紀80 年代以來人工智慧領域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經元網路進行抽象， 建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網路。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網路或類神經網路。神經網路是一種運算模型，由大量的節點（或稱神經元）之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數（activation function）。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值，稱之為權重，這相當於人工神經網路的記憶。網路的輸出則依網路的連接方式，權重值和激勵函數的不同而不同。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。

最近十多年來，人工神經網路的研究工作不斷深入，已經取得了很大的進展，其在模式識別、智能機器人、自動控制、預測估計、生物、醫學、經濟等領域已成功地解決了許多現代計算機難以解決的實際問題，表現出了良好的智能特性。

中文名
人工神經網路
外文名
artificial neural network
別稱
ANN
應用學科
人工智慧
適用領域范圍
模式分類
精品薦讀

「蠢萌」的神經網路
作者：牛油果進化論
快速
導航
基本特徵

發展歷史

網路模型

學習類型

分析方法

特點優點

研究方向

發展趨勢

應用分析
神經元
如圖所示
a1~an為輸入向量的各個分量
w1~wn為神經元各個突觸的權值
b為偏置
f為傳遞函數，通常為非線性函數。以下默認為hardlim()
t為神經元輸出
數學表示 t=f(WA'+b)
W為權向量
A為輸入向量，A'為A向量的轉置
b為偏置
f為傳遞函數
可見，一個神經元的功能是求得輸入向量與權向量的內積後，經一個非線性傳遞函數得到一個標量結果。
單個神經元的作用：把一個n維向量空間用一個超平面分割成兩部分（稱之為判斷邊界），給定一個輸入向量，神經元可以判斷出這個向量位於超平面的哪一邊。
該超平面的方程: Wp+b=0
W權向量
b偏置
p超平面上的向量
基本特徵
人工神經網路是由大量處理單元互聯組成的非線性、自適應信息處理系統。它是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的，試圖通過模擬大腦神經網路處理、記憶信息的方式進行信息處理。
人工神經網路具有四個基本特徵：
（1）非線性 非線性關系是自然界的普遍特性。大腦的智慧就是一種非線性現象。人工神經元處於激活或抑制二種不同的狀態，這種行為在數學上表現為一種非線性關系。具有閾值的神經元構成的網路具有更好的性能，可以提高容錯性和存儲容量。
人工神經網路
（2）非局限性 一個神經網路通常由多個神經元廣泛連接而成。一個系統的整體行為不僅取決於單個神經元的特徵，而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過單元之間的大量連接模擬大腦的非局限性。聯想記憶是非局限性的典型例子。
（3）非常定性 人工神經網路具有自適應、自組織、自學習能力。神經網路不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時，非線性動力系統本身也在不斷變化。經常採用迭代過程描寫動力系統的演化過程。
（4）非凸性 一個系統的演化方向，在一定條件下將取決於某個特定的狀態函數。例如能量函數，它的極值相應於系統比較穩定的狀態。非凸性是指這種函數有多個極值，故系統具有多個較穩定的平衡態，這將導致系統演化的多樣性

⑺ 數千億個神經元告訴你，人與人之間的差別是什麼

思想、理念、想法、念頭（或者簡稱：思維方式）這些東西總給人一種虛無縹緲的感覺。好像是我們的大腦憑空產生的。在潛意識中我們對思想、理念、想法、念頭這類意識的東西沒有一個清晰的認識，它到底是什麼？說不清楚。我們對它又愛又恨。愛的是一些好的思想、理念可以成為武裝頭腦的利器。恨的是，即使自己知道了那個思想、理念是什麼，也沒有多大的用處，過一陣就忘了，根本無法變成自己的東西。

不僅如此，在生活中，我們發現自己的某些想法會不斷地重復出現。這些想法並不太高明，但是很無奈，我們彷彿是被編制了固定程序的機器，不斷地在各種場景中輸出著自己毫無新意的見解和行為。這些你或許意識不到，但每天卻真實地發生著。我們被各種場景自動觸發各種想法和行為。

我們所感知的一切為什麼是這樣而不是那樣？為什麼相同事物別人是這樣的見解，而我卻截然不同？為什麼別人的思想我們很難學會？人與人之間的差別究竟體現在哪裡？

要真正回答這些問題需要深入的科學研究。在這里只想談一下自己的淺顯認識。我們大多數人對自己大腦產生的各種念頭其實有一種不正確的理解。這種錯誤的見解阻礙了我們去認識客觀真相。 我們認為自己的念頭、想法是虛幻的。其實不是。它們是由大腦數千億個神經細胞（神經元）產生的。你的每一個想法都會激活一片神經網路。也就是說，想法、念頭對應的是物質和能量。

我們學習新的知識，養成新的習慣或是培養新的思想時，都是在許多神經元之間建立連接。記憶是神經元的連接形態。當神經元的連接很牢固時，我們的知識，習慣和新思想就很牢固。我們從小到大經歷了許多事情，每一件事情、每一次體驗都在促使我們的大腦建立錯綜復雜的神經網路。每個人的神經網路都各不相同，因此思想、意識千差萬別。如果你覺得神經網路聽起來很抽象，你可以把它想像成現實生活中被人走出的縱橫交錯的道路。我們頭腦中就有這樣一條條的神經元相互連接構成的道路。

為什麼我們遇到某件事總是這樣的想法而不是那樣的想法？這是由於我們經過長期實踐建立了特定的神經元連接，激發了特定的神經網路導致的。

所以，當我們說某個人擁有某個思想時，那不是抽象的思想，一定是對應一個錯綜復雜的神經元連接和神經網路。我們要得到他的思想，就必須在自己的頭腦中建立大量的神經元連接，並在各種應用場景中學會激活相關神經網路。 這樣，這種思想就能與應用場景深度耦合並自動產生。就如同你出門時會很自然地確認自己是否帶鑰匙。很多事情如果你比別人多一個想法，你就能更勝一籌。這就是俗話說的，你比別人多一根弦。

我們要培養一種好習慣、一種好思維，最有效的方法就是不斷地「運用」和「重復」。「 運用」和「重復」就是在不斷地強化我們神經元的連接。如果我們三天打魚兩天曬網，就很難建立牢固的連接，也無法形成有效運行的網路。所以，現在你應該能夠明白，各種思維、理念提升的講座聽了一大堆，最後你還是你，沒有多大改變的原因所在。

我們擁有數千億像宇宙星河一樣浩瀚的神經元，它們所能構建的連接和復雜網路超乎我們的想像。 我們要跳出較低層次的認知走向較高層次的認知，就是要在我們頭腦中建立更多、更高層次的連接和網路。 現實中一個人如果擁有復雜的人際關系網，往往表明他擁有較強的人脈資源。當我們與各種 社會 資源連接越多，我們具有的能量和所能發揮的作用就越大。同樣，當我們擁有更優質的神經網路時，我們就擁有更強大的智慧資源。

人與人之間的差別我們長期以來都認為是抽象的思想、思維方式、認知水平。這樣說並不全面，我們忽視了這些東西最終都要體現在物質層面。負責分析研究愛因斯坦大腦的美國佛羅里達州立大學的人類學家迪恩·福爾克說：「 我們已經鑒定了他的大腦皮質中大部分的外部細節，愛因斯坦大腦中某些部位迴旋的樣式和復雜性真是令人震驚，並且與普通人的大腦相比有些部分非常罕見。在對高級認知具有重要意義的前額皮質，對空間和算術推理具有重大意義的頂葉，以及視覺皮質中，這些特徵尤為明顯。某些部分的主要感官和運動皮層也格外擴展。 」是的，許多事實都證明， 人與人的差別最終會體現於身體器官結構的差別 。正如你能看見的運動員身體與常人的不同，這不是一句抽象的思維方式不同所能完全表達的。

人類目前對自己的大腦、意識尚處於初步的研究、認識階段。神經元連接可以實現怎樣的神奇功能現在還不得而知。但可以肯定的是我們每一個想法、每一種思維方式都不是虛幻的，都是物質結構和能量運作的結果，長期的思想和實踐會改變我們大腦的結構。在佛教中傳說修煉者可以有各種神通，我想這與激活了特定的神經元連接或許有一定的關聯。我們的感官邊界或許可以通過神經元連接重新定義，讓我們看到、聽到、感覺到常人無法覺知的東西。大自然的神奇真的無法想像，誰又能說這完全不可能呢？

⑻ 神經網路 的四個基本屬性是什麼

神經網路 的四個基本屬性：

（1）非線性：非線性是自然界的普遍特徵。腦智能是一種非線性現象。人工神經元處於兩種不同的激活或抑制狀態，它們在數學上是非線性的。由閾值神經元組成的網路具有更好的性能，可以提高網路的容錯性和存儲容量。

（2）無限制性：神經網路通常由多個連接廣泛的神經元組成。一個系統的整體行為不僅取決於單個神經元的特性，而且還取決於單元之間的相互作用和互連。通過單元之間的大量連接來模擬大腦的非限制性。聯想記憶是一個典型的無限制的例子。

（3）非常定性：人工神經網路具有自適應、自組織和自學習的能力。神經網路處理的信息不僅會發生變化，而且非線性動態系統本身也在發生變化。迭代過程通常用來描述動態系統的演化。

（4）非凸性：在一定條件下，系統的演化方向取決於特定的狀態函數。例如，能量函數的極值對應於系統的相對穩定狀態。非凸性是指函數具有多個極值，系統具有多個穩定平衡態，從而導致系統演化的多樣性。

(8)神經網路的智慧體現在哪裡擴展閱讀：

神經網路的特點優點：

人工神經網路的特點和優越性，主要表現在三個方面：

第一，具有自學習功能。例如實現圖像識別時，只在先把許多不同的圖像樣板和對應的應識別的結果輸入人工神經網路，網路就會通過自學習功能，慢慢學會識別類似的圖像。自學習功能對於預測有特別重要的意義。預期未來的人工神經網路計算機將為人類提供經濟預測、市場預測、效益預測，其應用前途是很遠大的。

第二，具有聯想存儲功能。用人工神經網路的反饋網路就可以實現這種聯想。

第三，具有高速尋找優化解的能力。尋找一個復雜問題的優化解，往往需要很大的計算量，利用一個針對某問題而設計的反饋型人工神經網路，發揮計算機的高速運算能力，可能很快找到優化解。

⑼ 智能系統的智能主要體現在哪裡

從我做的人工智慧系統方面說說吧.智能體現在兩個字"學習".
現在的智能系統都是學習系統.這里所說的學習就是只系統對於給定的訓練數據有適應性.當使用適當的結構和演算法的時候,系統就自己找到其中的規律,成為一個可用的系統.智能系統多用在高序非線形函數的模擬,也就是說,在沒有確定或者高效的物理或數學模型適用的情況下,用來模擬改復雜(不可知)函數.
傳統的智能系統是先學習在使用.也就是說,在使用前,教會系統什麼是對的,什麼是錯的.然後才能使用.近年來,"在線學習"的系統研究越來越廣泛.這些系統直接就可以使用,使用一段時間以後,其性能就最適應當前環境.其優點顯而易見,"在線學習"的系統在換一個新環境後,可以自己適應新環境,而傳統系統則需要人工重新訓練.
典型的智能系統比如神經網路,Q系統,進化模型等等.有很多介紹的.GOOGLE隨便一搜就很多.有興趣自己找找看吧.

⑽ 神經計算機有哪幾方面的優勢

神經網路計算機是由多個人造神經處理單元並聯而成的。人造神經處理單元相當於人腦的神經細胞。由於這種計算機是並聯的，許多工作任務可以分配開來，同時協調工作，所以不會卡脖子，避免出現「瓶頸效應」，工作速度可以成千百倍地提高。

神經計算機還有一大優點，就是具有「容錯性」。比如說人可以從某人的一雙眼睛，或根據一個背景，也可以根據人的一個動作就能夠把一個人認出來。這是人腦神經網路的優點。人腦神經網路可以根據局部記憶恢復全部信息。這是因為，人腦是把信息存儲在神經細胞與神經細胞相連的網路之間，而不是存儲在神經細胞體內，而神經網路連接部分有千千萬萬，若是有一兩個神經細胞體壞了也無關緊要，信息不會丟失。即使部分信息丟失，也可以根據剩餘部分信息恢復完整的記憶。這就是容錯性的一種表現。神經計算機是依照人大腦神經網路設計出來的，所以具有容錯性，若是丟失些資料，它仍能重新建立起來，具有修復性。

專家普遍認為，人腦學習功能，是把神經細胞之間的連接形式不斷加以改變，使網路功能不斷提高，人的智慧也就發展了。現在研究神經計算機的目的，就是想製造出能聽懂聲音，能辨認景物，具有學習能力的智能計算機。這種計算機機有些科學家稱它為第六代計算機或人工大腦。如果研究成這樣的計算機，它的計算速度可達到1015次/秒，而目前最好的計算機運算速度僅為109～1010次/秒。