神经网络的智慧体现在哪里

⑴ 人工神经网络的基本特征

人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络具有四个基本特征：
（1）非线性 非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。
（2）非局限性 一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。
（3）非常定性 人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。
（4）非凸性 一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。
人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐单元是处在输入和输出单元之间，不能由系统外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度，信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理 ，其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。它是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科。
人工神经网络是并行分布式系统，采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实时学习的特点。

⑵ 传统智能算法的“智能”体现在哪里

传统算法虽然结果一定是最优解，但是运算量极大，可能会有lag。
相反，采用一定的智能算法，虽然每次选择不一定最优，但是基本上都能快速（<=0.1s）判断，而且只要设定一定的纠错算法，总体效率远高于传统算法。

⑶ 人工神经网络的发展

现代意义上对神经网络（特指人工神经网络）的研究一般认为从1943年美国芝加哥大学的生理学家W.S. McCulloch和W.A. Pitts提出M-P神经元模型开始，到今年正好六十年。在这六十年中，神经网络的发展走过了一段曲折的道路。1965年M. Minsky和S. Papert在《感知机》一书中指出感知机的缺陷并表示出对这方面研究的悲观态度，使得神经网络的研究从兴起期进入了停滞期，这是神经网络发展史上的第一个转折。到了20世纪80年代初，J.J. Hopfield的工作和D. Rumelhart等人的PDP报告显示出神经网络的巨大潜力，使得该领域的研究从停滞期进入了繁荣期，这是神经网络发展史上的第二个转折。
到了20世纪90年代中后期，随着研究者们对神经网络的局限有了更清楚的认识，以及支持向量机等似乎更有前途的方法的出现，“神经网络”这个词不再象前些年那么“火爆”了。很多人认为神经网络的研究又开始陷入了低潮，并认为支持向量机将取代神经网络。有趣的是，着名学者C.-J. Lin于2003年1月在德国马克斯·普朗克研究所所做的报告中说，支持向量机虽然是一个非常热门的话题，但目前最主流的分类工具仍然是决策树和神经网络。由着名的支持向量机研究者说出这番话，显然有一种特殊的意味。
事实上，目前神经网络的境遇与1965年之后真正的低潮期相比有明显的不同。在1965年之后的很长一段时期里，美国和前苏联没有资助任何一项神经网络的研究课题，而今天世界各国对神经网络的研究仍然有大量的经费支持；1965年之后90%以上的神经网络研究者改变了研究方向，而今天无论是国际还是国内都有一支相对稳定的研究队伍。实际上，神经网络在1965年之后陷入低潮是因为当时该领域的研究在一定意义上遭到了否定，而今天的相对平静是因为该领域已经走向成熟，很多技术开始走进生产和生活，从而造成了原有研究空间的缩小。
在科学研究中通常有这么一个现象，当某个领域的论文大量涌现的时候，往往正是该领域很不成熟、研究空间很大的时候，而且由于这时候人们对该领域研究的局限缺乏清楚的认识，其热情往往具有很大的盲目性。从这个意义上说，过去若干年里各领域研究者一拥而上、各种专业刊物满眼“神经网络”的风光，其实是一种畸形繁荣的景象，而对神经网络的研究现在才进入了一个比较理智、正常的发展期。在这段时期中，通过对以往研究中存在的问题和局限进行反思，并适当借鉴相关领域的研究进展，将可望开拓新的研究空间，为该领域的进一步发展奠定基础。

⑷ 人工神经网络概述（更新中）

智能： 从感觉到记忆再到思维的过程称为“智慧”，智慧的结果是语言和行为。行为和语言予以表达称为“能力”。智慧和能力的总称为“智能”。感觉、记忆、思维、行为、语言的过程称为“智能过程”。

人工智能： 人工构建的智能系统。

人工智能是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用的技术学科，其主要研究内容可以归纳为以下四个方面。

人工神经网络是基于生物神经元网络机制提出的一种计算结构，是生物神经网络的某种模拟、简化和抽象。神经元是这一网络的“节点”，即“处理单元”。

人工神经网络可用于逼近非线性映射、分类识别、优化计算以及知识挖掘。近年来，人工神经网络在模式识别、信号处理、控制工程和优化计算领域得到了广泛的应用。

M-P模型由心理学家McCulloch和数学家W. Pitts在1943年提出。

M-P模型结构是一个多输入、单输出的非线性元件。其I/O关系可推述为

其中， 表示从其他神经元传来的输入信号; 表示从神经元 到神经元 的连接权值; 表示阈值; 表示激励函数或转移函数; 表示神经元 的输出信号。

作为一种最基本的神经元数学模型，M-P模型包括了加权、求和和激励（转移）三部分功能。

神经元的数据模型主要区别于采用了不同的激励函数。

概率型函数的输入和输出之间的关系是不确定的。分布律如下

其中， 被称为温度参数。

感知机（Perceptron）是美国学者Rosenblatt于1957年提出的一种用于模式分类的神经网络模型。

M-P模型通常叫做单输出的感知机。按照M-P模型的要求，该人工神经元的激活函数为阶跃函数。为了方便表示，M-P模型表示为下图所示的结构。

用多个这样的单输入感知机可以构成一个多输出的感知机，其结构如下

对于二维平面，当输入/输出为 线性可分 集合时，一定可以找到一条直线将模式分成两类。此时感知机的结构图3所示，显然通过调整感知机的权值及阈值可以修改两类模式的分界线:

线性可分： 这里的线性可分是指两类样本可以用直线、平面或超平面分开，否则称为线性不可分。

感知机的基本功能是对外部信号进行感知和识别，这就是当外部 个刺激信号或来自其它 个神经元（的信号）处于一定的状态时，感知机就处于兴奋状态，而外部 个信号或 个神经元的输出处于另一个状态时，感知机就呈现抑制状态。

如果 、 是 中两个互不相交的集合，且有如下方程成立

则称集合 为感知机的 学习目标 。根据感知机模型，学习算法实际上是要寻找权重 、 满足下述要求：

感知机的训练过程是感知机权值的逐步调整过程，为此，用 表示每一次调整的序号。 对应于学习开始前的初始状态，此时对应的权值为初始化值。

⑸ 人工神经网络的知识表示形式和推理机制

神经网络有多种分类方式，例如，按网络性能可分为连续型与离散型网络，确定型与随机型网络:按网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络。本章土要简介前向神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络。

前向神经网络是数据挖掘中广为应用的一种网络，其原理或算法也是很多神经网络模型的基础。径向基函数神经网络就是一种前向型神经网络。Hopfield神经网络是反馈网络的代表。Hvpfi}ld网络的原型是一个非线性动力学系统，目前，已经在联想记忆和优化计算中得到成功应用。

基本特征

非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。

一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。

以上内容参考：网络-人工神经网络

⑹ 人工神经网络的作用

人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。

中文名
人工神经网络
外文名
artificial neural network
别称
ANN
应用学科
人工智能
适用领域范围
模式分类
精品荐读

“蠢萌”的神经网络
作者：牛油果进化论
快速
导航
基本特征

发展历史

网络模型

学习类型

分析方法

特点优点

研究方向

发展趋势

应用分析
神经元
如图所示
a1~an为输入向量的各个分量
w1~wn为神经元各个突触的权值
b为偏置
f为传递函数，通常为非线性函数。以下默认为hardlim()
t为神经元输出
数学表示 t=f(WA'+b)
W为权向量
A为输入向量，A'为A向量的转置
b为偏置
f为传递函数
可见，一个神经元的功能是求得输入向量与权向量的内积后，经一个非线性传递函数得到一个标量结果。
单个神经元的作用：把一个n维向量空间用一个超平面分割成两部分（称之为判断边界），给定一个输入向量，神经元可以判断出这个向量位于超平面的哪一边。
该超平面的方程: Wp+b=0
W权向量
b偏置
p超平面上的向量
基本特征
人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。
人工神经网络具有四个基本特征：
（1）非线性 非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。
人工神经网络
（2）非局限性 一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。
（3）非常定性 人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。
（4）非凸性 一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性

⑺ 数千亿个神经元告诉你，人与人之间的差别是什么

思想、理念、想法、念头（或者简称：思维方式）这些东西总给人一种虚无缥缈的感觉。好像是我们的大脑凭空产生的。在潜意识中我们对思想、理念、想法、念头这类意识的东西没有一个清晰的认识，它到底是什么？说不清楚。我们对它又爱又恨。爱的是一些好的思想、理念可以成为武装头脑的利器。恨的是，即使自己知道了那个思想、理念是什么，也没有多大的用处，过一阵就忘了，根本无法变成自己的东西。

不仅如此，在生活中，我们发现自己的某些想法会不断地重复出现。这些想法并不太高明，但是很无奈，我们仿佛是被编制了固定程序的机器，不断地在各种场景中输出着自己毫无新意的见解和行为。这些你或许意识不到，但每天却真实地发生着。我们被各种场景自动触发各种想法和行为。

我们所感知的一切为什么是这样而不是那样？为什么相同事物别人是这样的见解，而我却截然不同？为什么别人的思想我们很难学会？人与人之间的差别究竟体现在哪里？

要真正回答这些问题需要深入的科学研究。在这里只想谈一下自己的浅显认识。我们大多数人对自己大脑产生的各种念头其实有一种不正确的理解。这种错误的见解阻碍了我们去认识客观真相。 我们认为自己的念头、想法是虚幻的。其实不是。它们是由大脑数千亿个神经细胞（神经元）产生的。你的每一个想法都会激活一片神经网络。也就是说，想法、念头对应的是物质和能量。

我们学习新的知识，养成新的习惯或是培养新的思想时，都是在许多神经元之间建立连接。记忆是神经元的连接形态。当神经元的连接很牢固时，我们的知识，习惯和新思想就很牢固。我们从小到大经历了许多事情，每一件事情、每一次体验都在促使我们的大脑建立错综复杂的神经网络。每个人的神经网络都各不相同，因此思想、意识千差万别。如果你觉得神经网络听起来很抽象，你可以把它想象成现实生活中被人走出的纵横交错的道路。我们头脑中就有这样一条条的神经元相互连接构成的道路。

为什么我们遇到某件事总是这样的想法而不是那样的想法？这是由于我们经过长期实践建立了特定的神经元连接，激发了特定的神经网络导致的。

所以，当我们说某个人拥有某个思想时，那不是抽象的思想，一定是对应一个错综复杂的神经元连接和神经网络。我们要得到他的思想，就必须在自己的头脑中建立大量的神经元连接，并在各种应用场景中学会激活相关神经网络。 这样，这种思想就能与应用场景深度耦合并自动产生。就如同你出门时会很自然地确认自己是否带钥匙。很多事情如果你比别人多一个想法，你就能更胜一筹。这就是俗话说的，你比别人多一根弦。

我们要培养一种好习惯、一种好思维，最有效的方法就是不断地“运用”和“重复”。“ 运用”和“重复”就是在不断地强化我们神经元的连接。如果我们三天打鱼两天晒网，就很难建立牢固的连接，也无法形成有效运行的网络。所以，现在你应该能够明白，各种思维、理念提升的讲座听了一大堆，最后你还是你，没有多大改变的原因所在。

我们拥有数千亿像宇宙星河一样浩瀚的神经元，它们所能构建的连接和复杂网络超乎我们的想象。 我们要跳出较低层次的认知走向较高层次的认知，就是要在我们头脑中建立更多、更高层次的连接和网络。 现实中一个人如果拥有复杂的人际关系网，往往表明他拥有较强的人脉资源。当我们与各种 社会 资源连接越多，我们具有的能量和所能发挥的作用就越大。同样，当我们拥有更优质的神经网络时，我们就拥有更强大的智慧资源。

人与人之间的差别我们长期以来都认为是抽象的思想、思维方式、认知水平。这样说并不全面，我们忽视了这些东西最终都要体现在物质层面。负责分析研究爱因斯坦大脑的美国佛罗里达州立大学的人类学家迪恩·福尔克说：“ 我们已经鉴定了他的大脑皮质中大部分的外部细节，爱因斯坦大脑中某些部位回旋的样式和复杂性真是令人震惊，并且与普通人的大脑相比有些部分非常罕见。在对高级认知具有重要意义的前额皮质，对空间和算术推理具有重大意义的顶叶，以及视觉皮质中，这些特征尤为明显。某些部分的主要感官和运动皮层也格外扩展。 ”是的，许多事实都证明， 人与人的差别最终会体现于身体器官结构的差别 。正如你能看见的运动员身体与常人的不同，这不是一句抽象的思维方式不同所能完全表达的。

人类目前对自己的大脑、意识尚处于初步的研究、认识阶段。神经元连接可以实现怎样的神奇功能现在还不得而知。但可以肯定的是我们每一个想法、每一种思维方式都不是虚幻的，都是物质结构和能量运作的结果，长期的思想和实践会改变我们大脑的结构。在佛教中传说修炼者可以有各种神通，我想这与激活了特定的神经元连接或许有一定的关联。我们的感官边界或许可以通过神经元连接重新定义，让我们看到、听到、感觉到常人无法觉知的东西。大自然的神奇真的无法想象，谁又能说这完全不可能呢？

⑻ 神经网络 的四个基本属性是什么

神经网络 的四个基本属性：

（1）非线性：非线性是自然界的普遍特征。脑智能是一种非线性现象。人工神经元处于两种不同的激活或抑制状态，它们在数学上是非线性的。由阈值神经元组成的网络具有更好的性能，可以提高网络的容错性和存储容量。

（2）无限制性：神经网络通常由多个连接广泛的神经元组成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特性，而且还取决于单元之间的相互作用和互连。通过单元之间的大量连接来模拟大脑的非限制性。联想记忆是一个典型的无限制的例子。

（3）非常定性：人工神经网络具有自适应、自组织和自学习的能力。神经网络处理的信息不仅会发生变化，而且非线性动态系统本身也在发生变化。迭代过程通常用来描述动态系统的演化。

（4）非凸性：在一定条件下，系统的演化方向取决于特定的状态函数。例如，能量函数的极值对应于系统的相对稳定状态。非凸性是指函数具有多个极值，系统具有多个稳定平衡态，从而导致系统演化的多样性。

(8)神经网络的智慧体现在哪里扩展阅读：

神经网络的特点优点：

人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：

第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。

第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

⑼ 智能系统的智能主要体现在哪里

从我做的人工智能系统方面说说吧.智能体现在两个字"学习".
现在的智能系统都是学习系统.这里所说的学习就是只系统对于给定的训练数据有适应性.当使用适当的结构和算法的时候,系统就自己找到其中的规律,成为一个可用的系统.智能系统多用在高序非线形函数的模拟,也就是说,在没有确定或者高效的物理或数学模型适用的情况下,用来模拟改复杂(不可知)函数.
传统的智能系统是先学习在使用.也就是说,在使用前,教会系统什么是对的,什么是错的.然后才能使用.近年来,"在线学习"的系统研究越来越广泛.这些系统直接就可以使用,使用一段时间以后,其性能就最适应当前环境.其优点显而易见,"在线学习"的系统在换一个新环境后,可以自己适应新环境,而传统系统则需要人工重新训练.
典型的智能系统比如神经网络,Q系统,进化模型等等.有很多介绍的.GOOGLE随便一搜就很多.有兴趣自己找找看吧.

⑽ 神经计算机有哪几方面的优势

神经网络计算机是由多个人造神经处理单元并联而成的。人造神经处理单元相当于人脑的神经细胞。由于这种计算机是并联的，许多工作任务可以分配开来，同时协调工作，所以不会卡脖子，避免出现“瓶颈效应”，工作速度可以成千百倍地提高。

神经计算机还有一大优点，就是具有“容错性”。比如说人可以从某人的一双眼睛，或根据一个背景，也可以根据人的一个动作就能够把一个人认出来。这是人脑神经网络的优点。人脑神经网络可以根据局部记忆恢复全部信息。这是因为，人脑是把信息存储在神经细胞与神经细胞相连的网络之间，而不是存储在神经细胞体内，而神经网络连接部分有千千万万，若是有一两个神经细胞体坏了也无关紧要，信息不会丢失。即使部分信息丢失，也可以根据剩余部分信息恢复完整的记忆。这就是容错性的一种表现。神经计算机是依照人大脑神经网络设计出来的，所以具有容错性，若是丢失些资料，它仍能重新建立起来，具有修复性。

专家普遍认为，人脑学习功能，是把神经细胞之间的连接形式不断加以改变，使网络功能不断提高，人的智慧也就发展了。现在研究神经计算机的目的，就是想制造出能听懂声音，能辨认景物，具有学习能力的智能计算机。这种计算机机有些科学家称它为第六代计算机或人工大脑。如果研究成这样的计算机，它的计算速度可达到1015次/秒，而目前最好的计算机运算速度仅为109～1010次/秒。