怎麼搭建人工智慧神經網路

1. 人工智慧的學習思路是什麼

要學習人工智慧，就要先了解清楚人工智慧是什麼。人工智慧就是製造智能的機器，更特指製作人工智慧的程序。人工智慧模仿人類的思考方式使計算機能智能的思考問題，人工智慧通過研究人類大腦的思考、學習和工作方式，然後將研究結果作為開發智能軟體和系統的基礎。

第一步：選好研究領域

人工智慧包含很多細分領域，包括可視化、圖像識別、智能機器人等。想要學習人工智慧，要在學習前選好自己感興趣的方向，有方向的進行學習。尋找一些免費的書籍，對行業有所了解後才能清楚自己要走的路。貪多嚼不爛，不提倡每個領域都去嘗試。要選定一個方向去深入研究。選好方向後，就要一步一步深入學習了。

第二步：打牢數學基礎

數學是打開科學大門的鑰匙，數學知識是基礎里的基礎了。數學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復雜演算法的必備要素。

數學基礎包括高等數學、概率論和線性代數等。高等數學里主要包括常數e、導數、信息熵與組合數、梯度下降、牛頓法等；概率論主要有概率論基礎、古典模型、常見概率分布、大數定理和中心極限定理、協方差(矩陣)和相關系數、最大似然估計和最大後驗估計等；線性代數及矩陣包括線性空間及線性變換、狀態轉移矩陣、特徵向量、陣的相關乘法、矩陣的QR分解、對稱矩陣、正交矩陣、正定矩陣、矩陣的SVD分解、矩陣映射/投影等。這些內容幾乎在大一大二的課程里都會學到過。還有就是凸優化，掌握一些凸優化基本概念、凸集、凸函數、凸優化問題標准形式等基礎就可以了。

第三步：掌握計算機語言

每種語言都有它的優缺點，可以在了解後結合自己選定的細分領域進行選擇。

C++的所有設置都優於Java或Python，並幫助開發人員最大化硬體的功能。Python非常高效，效率比java、r、matlab高，在學習入手方面較為簡單等。至於是C++、Python、Octave / MATLAB、R、Java、R還是其他一些語言，如何選擇取決於你想要做的內容。

第四步：使用開源框架

選擇一個GPU，找一個開源框架，自己多動手訓練深度神經網路，多寫代碼，做一些與人工智慧相關的項目。通過實踐鞏固自己的理論知識，通過動手提升自己的實操能力。

第五步：拓展自己視野

了解行業最新動態和研究成果，比如經典論文，網路上該領域達人分享的知識等，通過與該領域更專業人士的溝通學習，提升自己的眼界與技能。善於使用GitHub等平台，搜索熱門項目，通過練習提升自己的技能，提高自己的實操能力。

第六步：深入研究，成為該領域的牛人

當你掌握了基礎知識與理論，也具備了實操能力，並且眼界與思維能力處在同行業的前端了，積累了豐厚的項目經驗，那麼恭喜你，你已經成為該專業領域的牛人了。但學習不能停止，每個行業都處在不停的更新變化中，需要具備敏銳的洞察力，及時跟上行業前言。

2. 什麼是人工神經網路及其演算法實現方式

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。

3. 人工智慧怎麼做

• 一個普通聊天機器人需要大量語言訓練。有兩種做法，（對於中文）傳統的是對一段文字進行分詞，然後進行主謂賓分析，接著通過資料庫中有的句型模式進行匹配，取得匹配高的幾個，查找對應回答句型並根據原有文本聯想填詞。

• 現代一般通過大規模語料訓練，現成一個大的概率表，再得到回答映射概率表，最後自動完成聊天。對於小黃雞之類的程序，是根據傳統ALICE程序對句式學習的產物。
  

• 流程：
  

• 語料－－－分詞（中科院ICTCLAS庫）－－－語法分析／概率分析（聚類，N－gram）－－－句型模式匹配（模板匹配）／隱馬可夫鏈，神經網路－－－概率分析（N－gram）／句型選用－－－句子生成

4. 人工神經元網路的拓撲結構主要有哪幾種謝謝大俠~~~

神經網路的拓撲結構包括網路層數、各層神經元數量以及各神經元之間相互連接的方式。

人工神經網路的模型從其拓撲結構角度去看，可分為層次型和互連型。層次型模型是將神經網路分為輸入層（Input Layer）、隱層（Hidden Layer）和輸出層（Output Layer），各層順序連接。其中，輸入層神經元負責接收來自外界的輸入信息，並將其傳遞給隱層神經元。隱層負責神經網路內部的信息處理、信息變換。通常會根據變換的需要，將隱層設計為一層或多層。

(4)怎麼搭建人工智慧神經網路擴展閱讀：

人工神經網路模型主要考慮網路連接的拓撲結構、神經元的特徵、學習規則等。目前，已有近40種神經網路模型，其中有反傳網路、感知器、自組織映射、Hopfield網路、波耳茲曼機、適應諧振理論等。

人工神經網路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。

5. 人工智慧：什麼是人工神經網路

許多 人工智慧 計算機系統的核心技術是人工神經網路(ANN)，而這種網路的靈感來源於人類大腦中的生物結構。

通過使用連接的「神經元」結構，這些網路可以通過「學習」並在沒有人類參與的情況下處理和評估某些數據。

這樣的實際實例之一是使用人工神經網路(ANN)識別圖像中的對象。在構建一個識別「貓「圖像的一個系統中，將在包含標記為「貓」的圖像的數據集上訓練人工神經網路，該數據集可用作任何進行分析的參考點。正如人們可能學會根據尾巴或皮毛等獨特特徵來識別狗一樣，人工神經網路(ANN)也可以通過將每個圖像分解成不同的組成部分(如顏色和形狀)進行識別。

實際上，神經網路提供了位於託管數據之上的排序和分類級別，可基於相似度來輔助數據的聚類和分組。可以使用人工神經網路(ANN)生成復雜的垃圾郵件過濾器，查找欺詐行為的演算法以及可以精確了解情緒的客戶關系工具。

人工神經網路如何工作

人工神經網路的靈感來自人腦的神經組織，使用類似於神經元的計算節點構造而成，這些節點沿著通道(如神經突觸的工作方式)進行信息交互。這意味著一個計算節點的輸出將影響另一個計算節點的處理。

神經網路標志著人工智慧發展的巨大飛躍，在此之前，人工智慧一直依賴於使用預定義的過程和定期的人工干預來產生所需的結果。人工神經網路可以使分析負載分布在多個互連層的網路中，每個互連層包含互連節點。在處理信息並對其進行場景處理之後，信息將傳遞到下一個節點，然後向下傳遞到各個層。這個想法是允許將其他場景信息接入網路，以通知每個階段的處理。

單個「隱藏」層神經網路的基本結構

就像漁網的結構一樣，神經網路的一個單層使用鏈將處理節點連接在一起。大量的連接使這些節點之間的通信得到增強，從而提高了准確性和數據處理吞吐量。

然後，人工神經網路將許多這樣的層相互疊放以分析數據，從而創建從第一層到最後一層的輸入和輸出數據流。盡管其層數將根據人工神經網路的性質及其任務而變化，但其想法是將數據從一層傳遞到另一層，並隨其添加附加的場景信息。

人腦是用3D矩陣連接起來的，而不是大量堆疊的圖層。就像人類大腦一樣，節點在接收到特定刺激時會在人工神經網路上「發射」信號，並將信號傳遞到另一個節點。但是，對於人工神經網路，輸入信號定義為實數，輸出為各種輸入的總和。

這些輸入的值取決於它們的權重，該權重用於增加或減少與正在執行的任務相對應的輸入數據的重要性。其目標是採用任意數量的二進制數值輸入並將其轉換為單個二進制數值輸出。

更復雜的神經網路提高了數據分析的復雜性

早期的神經網路模型使用淺層結構，其中只使用一個輸入和輸出層。而現代的系統由一個輸入層和一個輸出層組成，其中輸入層首先將數據輸入網路，多個「隱藏」層增加了數據分析的復雜性。

這就是「深度學習」一詞的由來——「深度」部分專門指任何使用多個「隱藏」層的神經網路。

聚會的例子

為了說明人工神經網路在實際中是如何工作的，我們將其簡化為一個實際示例。

想像一下你被邀請參加一個聚會，而你正在決定是否參加，這可能需要權衡利弊，並將各種因素納入決策過程。在此示例中，只選擇三個因素——「我的朋友會去嗎?」、「聚會地點遠嗎?」、「天氣會好嗎?」

通過將這些考慮因素轉換為二進制數值，可以使用人工神經網路對該過程進行建模。例如，我們可以為「天氣」指定一個二進制數值，即『1'代表晴天，『0'代表惡劣天氣。每個決定因素將重復相同的格式。

然而，僅僅賦值是不夠的，因為這不能幫助你做出決定。為此需要定義一個閾值，即積極因素的數量超過消極因素的數量。根據二進制數值，合適的閾值可以是「2」。換句話說，在決定參加聚會之前，需要兩個因素的閾值都是「1」，你才會決定去參加聚會。如果你的朋友要參加聚會(『1')，並且天氣很好(『1')，那麼這就表示你可以參加聚會。

如果天氣不好(『0')，並且聚會地點很遠(『0')，則達不到這一閾值，即使你的朋友參加(『1')，你也不會參加聚會。

神經加權

誠然，這是神經網路基本原理的一個非常基本的例子，但希望它有助於突出二進制值和閾值的概念。然而，決策過程要比這個例子復雜得多，而且通常情況下，一個因素比另一個因素對決策過程的影響更大。

要創建這種變化，可以使用「神經加權」——-通過乘以因素的權重來確定因素的二進制值對其他因素的重要性。

盡管示例中的每個注意事項都可能使你難以決策，但你可能會更重視其中一個或兩個因素。如果你不願意在大雨中出行去聚會，那惡劣的天氣將會超過其他兩個考慮因素。在這一示例中，可以通過賦予更高的權重來更加重視天氣因素的二進制值：

天氣= w5

朋友= w2

距離= w2

如果假設閾值現在已設置為6，則惡劣的天氣(值為0)將阻止其餘輸入達到所需的閾值，因此該節點將不會「觸發」(這意味著你將決定不參加聚會)。

雖然這是一個簡單的示例，但它提供了基於提供的權重做出決策的概述。如果要將其推斷為圖像識別系統，則是否參加聚會(輸入)的各種考慮因素將是給定圖像的折衷特徵，即顏色、大小或形狀。例如，對識別狗進行訓練的系統可以對形狀或顏色賦予更大的權重。

當神經網路處於訓練狀態時，權重和閾值將設置為隨機值。然後，當訓練數據通過網路傳遞時將不斷進行調整，直到獲得一致的輸出為止。

神經網路的好處

神經網路可以有機地學習。也就是說，神經網路的輸出結果並不受輸入數據的完全限制。人工神經網路可以概括輸入數據，使其在模式識別系統中具有價值。

他們還可以找到實現計算密集型答案的捷徑。人工神經網路可以推斷數據點之間的關系，而不是期望數據源中的記錄是明確關聯的。

它們也可以是容錯的。當神經網路擴展到多個系統時，它們可以繞過無法通信的缺失節點。除了圍繞網路中不再起作用的部分進行路由之外，人工神經網路還可以通過推理重新生成數據，並幫助確定不起作用的節點。這對於網路的自診斷和調試非常有用。

但是，深度神經網路提供的最大優勢是能夠處理和聚類非結構化數據，例如圖片、音頻文件、視頻、文本、數字等數據。在分析層次結構中，每一層節點都在前一層的輸出上進行訓練，深層神經網路能夠處理大量的這種非結構化數據，以便在人類處理分析之前找到相似之處。

神經網路的例子

神經網路應用還有許多示例，可以利用它從復雜或不精確數據中獲得見解的能力。

圖像識別人工神經網路可以解決諸如分析特定物體的照片等問題。這種演算法可以用來區分狗和貓。更重要的是，神經網路已經被用於只使用細胞形狀信息來診斷癌症。

近30年來，金融神經網路被用於匯率預測、股票表現和選擇預測。神經網路也被用來確定貸款信用評分，學習正確識別良好的或糟糕的信用風險。而電信神經網路已被電信公司用於通過實時評估網路流量來優化路由和服務質量。

6. 人工智慧和神經網路

人工智慧的發展飛快，這也得益於人工智慧的技術成熟。而人工智慧離不開神經網路，神經網路在人工智慧的發展中也是走過了十分崎嶇的道路，那麼究竟是怎麼一回事呢？我們在這篇文章中給大家介紹一下這個問題。
每一個科學的技術發展進程都是十分相似的，如果我們從歷史來看，就能夠發展一件十分有意思的事情，重大科學的研究往往呈螺旋形上升的過程，不可能一蹴而就，每一次基礎科學研究的重大進步，科技應用的重大突破，往往先由一兩個領軍人物偶然點破，而後大家爭相研究，於是就在很短的時間內做出大量更具突破性的成果，同時帶來相關產業界的革命性增長。而神經網路也是這樣的。人工神經網路正是機器學習領域幾十年來積累誕生的重大科學研究和工程應用成果，當前深度學習被看作是通向人工智慧的關鍵技術，得到了很多科學家的重視。
首先說說什麼是神經網路吧，神經網路是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。神經網路是機器學習的一個方向，而機器學習的另一個方向就是支持向量機。而以支持向量機為代表的淺層學習技術十分火爆，但是機器學習技術卻很少投入使用中，後來神經網路方面的技術得到的實質性的改變，逐漸走出實驗室，在學術界研究和產業界應用都得以應用。
神經網路的大起大落代表了人工智慧的三個泡沫期，這給過分熱衷深度學習技術與人工智慧研究應用的人來講，也是該降降溫的，期望越大，失望越大，畢竟深度學習技術沒有想像中的那麼強大，至少在智能演算法層面的突破很有限。換個角度看，深度學習的興起，很可能是因為機器學習演算法研究幾十年遲遲無重大進展。
我們在這篇文章中給大家講述的人工智慧和神經網路的發展，從中我們可以看出人工智慧的發展是離不開機器學習的，而機器學習又離不開神經網路，所以我們要想做好人工智慧，那就不要丟下神經學習，唯有並駕齊驅，相互幫助，才能把智能科技發展的道路走得更遠更牢。

7. 人工智慧神經網路

1.
x=2.0,w=2.3,b=-3
y=wx+b=1.6
1)硬極限就是大於0就是1，小於等於0就取0，所以答案是1
2)線性函數輸入是多少，輸出就是多少，所以答案是1.6
3)對數-S型函數，應該是應用sigmoid函數，y=1/(1+e^(-1.6))=0.832

2.你打錯字了？把「是」打成「時」了？
x=2.0,w=2.3,b=-3
y=wx+b=1.6
1)傳輸函數的凈輸入是1.6

2)神經元的輸出是1.6(沒有給傳輸函數是啥，所以這個可能是沒有經過傳輸函數的輸出吧。)

3.
1)6個輸入，2個輸出，所以有8個神經元。
2)6個w，所以是6維
3)採用sigmoid函數，輸出就會是0和1之間的連續值了。
4)為了使網路具有更好的性能,可以提高容錯性和存儲容量，可以採用偏值

以上答案僅供參考。第一題應該沒有問題，後兩題不太確定。

8. 人工神經網路（ANN）簡述

我們從下面四點認識人工神經網路（ANN: Artificial Neutral Network）：神經元結構、神經元的激活函數、神經網路拓撲結構、神經網路選擇權值和學習演算法。

1. 神經元：
我們先來看一組對比圖就能了解是怎樣從生物神經元建模為人工神經元。

下面分別講述:
生物神經元的組成包括細胞體、樹突、軸突、突觸。樹突可以看作輸入端，接收從其他細胞傳遞過來的電信號；軸突可以看作輸出端，傳遞電荷給其他細胞；突觸可以看作I/O介面，連接神經元，單個神經元可以和上千個神經元連接。細胞體內有膜電位，從外界傳遞過來的電流使膜電位發生變化，並且不斷累加，當膜電位升高到超過一個閾值時，神經元被激活，產生一個脈沖，傳遞到下一個神經元。

為了更形象理解神經元傳遞信號過程，把一個神經元比作一個水桶。水桶下側連著多根水管（樹突），水管既可以把桶里的水排出去（抑制性），又可以將其他水桶的水輸進來（興奮性），水管的粗細不同，對桶中水的影響程度不同（權重），水管對水桶水位（膜電位）的改變就是水桶內水位的改變，當桶中水達到一定高度時，就能通過另一條管道（軸突）排出去。

按照這個原理，科學家提出了M-P模型（取自兩個提出者的姓名首字母），M-P模型是對生物神經元的建模，作為人工神經網路中的一個神經元。

由MP模型的示意圖，我們可以看到與生物神經元的相似之處，x_i表示多個輸入，W_ij表示每個輸入的權值，其正負模擬了生物神經元中突出的興奮和抑制；sigma表示將全部輸入信號進行累加整合，f為激活函數，O為輸出。下圖可以看到生物神經元和MP模型的類比：

往後誕生的各種神經元模型都是由MP模型演變過來。

2. 激活函數
激活函數可以看作濾波器，接收外界各種各樣的信號，通過調整函數，輸出期望值。ANN通常採用三類激活函數:閾值函數、分段函數、雙極性連續函數（sigmoid，tanh）：

3. 學習演算法
神經網路的學習也稱為訓練，通過神經網路所在環境的刺激作用調整神經網路的自由參數（如連接權值），使神經網路以一種新的方式對外部環境做出反應的一個過程。每個神經網路都有一個激活函數y=f(x)，訓練過程就是通過給定的海量x數據和y數據，擬合出激活函數f。學習過程分為有導師學習和無導師學習，有導師學習是給定期望輸出，通過對權值的調整使實際輸出逼近期望輸出；無導師學習給定表示方法質量的測量尺度，根據該尺度來優化參數。常見的有Hebb學習、糾錯學習、基於記憶學習、隨機學習、競爭學習。

4. 神經網路拓撲結構
常見的拓撲結構有單層前向網路、多層前向網路、反饋網路，隨機神經網路、競爭神經網路。

5. 神經網路的發展

（不能貼公式不好解釋啊 -_-!）sigma是誤差信號，yita是學習率，net是輸入之和，V是輸入層到隱含層的權重矩陣，W是隱含層到輸出層的權重矩陣。

之後還有幾種

隨著計算機硬體計算能力越來越強，用來訓練的數據越來越多，神經網路變得越來越復雜。在人工智慧領域常聽到DNN（深度神經網路）、CNN（卷積神經網路）、RNN（遞歸神經網路）。其中，DNN是總稱，指層數非常多的網路，通常有二十幾層，具體可以是CNN或RNN等網路結構。

參考資料 ：

9. 人工智慧時代，神經網路的原理及使用方法 | 微課堂

人工智慧時代已經悄然來臨，在計算機技術高速發展的未來，機器是否能代替人腦？也許有些讀者會說，永遠不可能，因為人腦的思考包含感性邏輯。事實上，神經網路演算法正是在模仿人腦的思考方式。想不想知道神經網路是如何「思考」的呢？下面我向大家簡單介紹一下神經網路的原理及使用方法。

所謂人工智慧，就是讓機器具備人的思維和意識。人工智慧主要有三個學派——行為主義、符號主義和連接主義。

行為主義是基於控制論，是在構建感知動作的控制系統。理解行為主義有個很好的例子，就是讓機器人單腳站立，通過感知要摔倒的方向控制兩只手的動作，保持身體的平衡，這就構建了一個感知動作控制系統。

符號主義是基於算數邏輯和表達式。求解問題時，先把問題描述為表達式，再求解表達式。如果你在求解某個問題時，可以用if case這樣的條件語句，和若干計算公式描述出來，這就使用了符號主義的方法，比如「專家系統」。符號主義可以認為是用公式描述的人工智慧，它讓計算機具備了理性思維。但是人類不僅具備理性思維，還具備無法用公式描述的感性思維。比如，如果你看過這篇推送，下回再見到「符號主義」幾個字，你會覺得眼熟，會想到這是人工智慧相關的知識，這是人的直覺，是感性的。

連接主義就是在模擬人的這種感性思維，是在仿造人腦內的神經元連接關系。這張圖給出了人腦中的一根神經元，左側是神經元的輸入，「軸突」部分是神經元的輸出。人腦就是由860億個這樣的神經元首尾相接組成的網路。

神經網路可以讓計算機具備感性思維。我們首先理解一下基於連接主義的神經網路設計過程。這張圖給出了人類從出生到24個月神經網路的變化：

隨著我們的成長，大量的數據通過視覺、聽覺湧入大腦，使我們的神經網路連接，也就是這些神經元連線上的權重發生了變化，有些線上的權重增強了，有些線上的權重減弱了。

我們要用計算機仿出這些神經網路連接關系，讓計算機具備感性思維。

首先需要准備數據，數據量越大越好，以構成特徵和標簽對。如果想識別貓，就要有大量貓的圖片和這張圖片是貓的標簽構成特徵標簽對，然後搭建神經網路的網路結構，再通過反向傳播優化連接的權重，直到模型的識別准確率達到要求，得到最優的連線權重，把這個模型保存起來。最後用保存的模型輸入從未見過的新數據，它會通過前向傳播輸出概率值，概率值最大的一個就是分類和預測的結果。

我們舉個例子來感受一下神經網路的設計過程。鳶尾花可以分為三類：狗尾鳶尾、雜色鳶尾和佛吉尼亞鳶尾。我們拿出一張圖，需要讓計算機判斷這是哪類鳶尾花。人們通過經驗總結出了規律：通過測量花的花萼長、花萼寬、花瓣長、花瓣寬分辨出鳶尾花的類別，比如花萼長>花萼寬，並且花瓣長/花瓣寬>2，則可以判定為這是第一種，雜色鳶尾。看到這里，也許有些讀者已經想到用if、case這樣的條件語句來實現鳶尾花的分類。沒錯，條件語句根據這些信息可以判斷鳶尾花分類，這是一個非常典型的專家系統，這個過程是理性計算。只要有了這些數據，就可以通過條件判定公式計算出是哪類鳶尾花。但是我們發現鳶尾花的種植者在識別鳶尾花的時候並不需要這么理性的計算，因為他們見識了太多的鳶尾花，一看就知道是哪種，而且隨著經驗的增加，識別的准確率會提高。這就是直覺，是感性思維，也是我們這篇文章想要和大家分享的神經網路方法。

這種神經網路設計過程首先需要採集大量的花萼長、花萼寬、花瓣長、花瓣寬，和它們所對應的是哪種鳶尾花。花萼長、花萼寬、花瓣長、花瓣寬叫做輸入特徵，它們對應的分類叫做標簽。大量的輸入特徵和標簽對構建出數據集，再把這個數據集喂入搭建好的神經網路結構，網路通過反向傳播優化參數，得到模型。當有新的、從未見過的輸入特徵，送入神經網路時，神經網路會輸出識別的結果。

展望21世紀初，在近十年神經網路理論研究趨向的背景下，神經網路理論的主要前沿領域包括：

一、對智能和機器關系問題的認識進一步增長。

研究人類智力一直是科學發展中最有意義，也是空前困難的挑戰性問題。人腦是我們所知道的唯一智能系統，具有感知識別、學習、聯想、記憶、推理等智能。我們通過不斷 探索 人類智能的本質以及聯結機制，並用人工系統復現或部分復現，製造各種智能機器，這樣可使人類有更多的時間和機會從事更為復雜、更富創造性的工作。

神經網路是由大量處理單元組成的非線性、自適應、自組織系統，是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的，試圖模擬神經網路加工、記憶信息的方式，設計一種新的機器，使之具有人腦風格的信息處理能力。智能理論所面對的課題來自「環境——問題——目的」，有極大的誘惑力與壓力，它的發展方向將是把基於連接主義的神經網路理論、基於符號主義的人工智慧專家系統理論和基於進化論的人工生命這三大研究領域，在共同追求的總目標下，自發而有機地結合起來。

二、神經計算和進化計算的重大發展。

計算和演算法是人類自古以來十分重視的研究領域，本世紀30年代，符號邏輯方面的研究非常活躍。近年來，神經計算和進化計算領域很活躍，有新的發展動向，在從系統層次向細胞層次轉化里，正在建立數學理論基礎。隨著人們不斷 探索 新的計算和演算法，將推動計算理論向計算智能化方向發展，在21世紀人類將全面進入信息 社會 ，對信息的獲取、處理和傳輸問題，對網路路由優化問題，對數據安全和保密問題等等將有新的要求，這些將成為 社會 運行的首要任務。因此，神經計算和進化計算與高速信息網路理論聯系將更加密切，並在計算機網路領域中發揮巨大的作用，例如大范圍計算機網路的自組織功能實現就要進行進化計算。

人類的思維方式正在轉變，從線性思維轉到非線性思維神經元，神經網路都有非線性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性。我們在計算智能的層次上研究非線性動力系統、混沌神經網路以及對神經網路的數理研究，進一步研究自適應性子波、非線性神經場的興奮模式、神經集團的宏觀力學等。因為，非線性問題的研究是神經網路理論發展的一個最大動力，也是它面臨的最大挑戰。

以上就是有關神經網路的相關內容，希望能為讀者帶來幫助。

以上內容由蘇州空天信息研究院謝雨宏提供。