人工神经网络

人工神经网络具有什么基本特征？

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。

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。

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。

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。

常见的人工神经网络类型有哪些？

前馈神经网络 (FF)

一种最早的神经网络形式，其中数据单向流过人工神经元层，直到获得输出。在现代，大多数前馈神经网络都被视为具有多个层（以及多个“隐藏”层）的“深度前馈神经网络”。前馈神经网络通常与称为“反向传播算法”的纠错算法配对使用。简单说来，该算法从神经网络的结果开始，然后一直反向工作到开始，发现错误以提高神经网络的准确率。许多简单但强大的神经网络都是深度前馈神经网络。

循环神经网络 (RNN)

一种与前馈神经网络不同的神经网络，它们通常使用时序数据或涉及序列的数据。与在网络的每个节点中使用权重的前馈神经网络不同，循环神经网络对前一层发生的事情具有“记忆”，这取决于当前层的输出。例如，执行自然语言处理时，RNN 可以“记住”一个句子中使用的其他字词。RNN 通常用于语音识别、翻译和图片说明。

长/短期内存 (LSTM)

一种高级形式的 RNN，它可以使用内存来“记住”先前的层中发生的事情。RNN 和 LSTM 之间的区别在于，LSTM 可以通过使用“内存单元”来记住几层之前发生的事情。【译注：原英文中的 LTSM 可能是 LSTM 的笔误】LSTM 常用于语音识别和预测。

卷积神经网络 (CNN)

一种神经网络，其中包含现代人工智能中一些最常见的神经网络。CNN 最常用于图像识别，它使用几个不同的层（一个卷积层，然后是一个 pooling 层），这些层在将图像重新组合在一起（在全连接层中）之前过滤图像的不同部分。较早的卷积层可能会寻找图像的简单特征，例如颜色和边缘，然后在附加层中寻找更复杂的特征。

生成对抗网络 (GAN)

一种网络，涉及两个在游戏中相互竞争的神经网络，该游戏最终会提高输出的准确率。一个网络（生成器）创建另一个网络（判别器）尝试证明真假的样本。GAN 用于制作逼真的图片，甚至用于制作艺术品。

人工神经网络有什么优势？

非线性建模能力

人工神经网络可以对非线性问题进行建模和处理，可以处理各种复杂的问题和数据。

自适应性

人工神经网络可以通过训练自适应地调整神经元之间的连接权重，以适应不同的问题和数据。

并行计算能力

人工神经网络可以进行并行计算，可以快速处理大量数据和复杂问题。

容错性

人工神经网络可以容忍一定程度的噪声和错误，可以处理不完美的数据和问题。

学习能力

人工神经网络可以通过训练不断学习和改进，可以逐步提高自己的性能和应对能力。

透明性

人工神经网络可以通过可视化等方式，直观地展示其内部结构和计算过程，方便理解和调试。

人工神经网络有什么应用场景？

图像识别

人工神经网络可以用于图像识别，如人脸识别、车牌识别、物体识别等。

语音识别

人工神经网络可以用于语音识别，如语音指令识别、语音转文字等。

自然语言处理

人工神经网络可以用于自然语言处理，如文本分类、情感分析、机器翻译等。

金融预测

人工神经网络可以用于金融预测，如股票价格预测、汇率预测等。

医疗诊断

人工神经网络可以用于医疗诊断，如疾病诊断、医学影像分析等。

工业控制

人工神经网络可以用于工业控制，如机器人控制、智能制造等。

自动驾驶

人工神经网络可以用于自动驾驶，如自动驾驶汽车、自动驾驶无人机等。

游戏智能

人工神经网络可以用于游戏智能，如游戏AI、游戏角色控制等。