⑴ 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，因為散盯扮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，也是空前困難的挑沖灶戰性問題。人腦是我們所知道的唯一則帶智能系統，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。
⑵ 神經網路簡述
機器學習中談論的神經網路是指「神經網路學習」，或者說，是機器學習和神經網路這兩個學科領域的交叉部分[1]。
在這里，神經網路更多的是指計算機科學家模擬人類大腦結構和智能行為，發明的一類演算法的統稱。
神經網路是眾多優秀仿生演算法中的一種，讀書時曾接觸過蟻群優化演算法，曾驚訝於其強大之處，但神經網路的強大，顯然蟻群優化還不能望其項背。
A、起源與第一次高潮。有人認為，神經網路的最早討論，源於現代計算機科學的先驅——阿蘭.圖靈在1948年的論文中描述的「B型組織機器」[2]。二十世紀50年代出現了以感知機、Adaling為代表的一系列成功，這是神經網路發展的第一個高潮[1]。
B、第一次低谷。1969年，馬文.明斯基出版《感知機》一書，書中論斷直接將神經網路打入冷宮，導致神經網路十多年的「冰河期」。值得一提的是，在這期間的1974年，哈佛大學Paul Webos發明BP演算法，但當時未受到應有的重視[1]。
C、第二次高潮。1983年，加州理工學院的物理學家John Hopfield利用神經網路，在旅行商問題上獲得當時最好結果，引起轟動；Rumelhart等人重新發明了BP演算法，BP演算法迅速走紅，掀起神經網路第二次高潮[1]。
D、第二次低谷。二十世紀90年代中期，統計學習理論和支持向量機興起，較之於這些演算法，神經網路的理論基礎不清晰等缺點更加凸顯，神經網路研究進入第二次低谷[1]。
E、深度學習的崛起。2010年前後，隨著計算能力的提升和大數據的涌現，以神經網路為基礎的「深度學習」崛起，科技巨頭公司谷歌、Facebook、網路投入巨資研發，神經網路迎來第三次高潮[1]。2016年3月9日至15日，Google人工智慧程序AlphaGo對陣韓國圍棋世界冠軍李世乭，以4:1大比分獲勝，比眾多專家預言早了十年。這次比賽，迅速在全世界經濟、科研、計算機產業各領域掀起人工智慧和深度學習的熱烈討論。
F、展望。從幾個方面討論一下。
1)、近期在Google AlphaGo掀起的熱潮中，民眾的熱情與期待最大，甚至有少許恐慌情緒；計算機產業和互聯網產業熱情也非常巨大，對未來充滿期待，各大巨頭公司對其投入大量資源；學術界的反應倒是比較冷靜的。學術界的冷靜，是因為神經網路和深度神經網路的理論基礎還沒有出現長足的進步，其缺點還沒有根本改善。這也從另一個角度說明了深度神經網路理論進步的空間很大。
2)、"當代神經網路是基於我們上世紀六十年代掌握的腦知識。"關於人類大腦的科學與知識正在爆炸式增長。[3]世界上很多學術團隊正在基於大腦機制新的認知建立新的模型[3]。我個人對此報樂觀態度，從以往的仿生演算法來看，經過億萬年進化的自然界對科技發展的促進從來沒有停止過。
3)、還說AlphaGo，它並不是理論和演算法的突破，而是基於已有演算法的工程精品。AlhphaGo的工作，為深度學習的應用提供了非常廣闊的想像空間。分布式技術提供了巨大而廉價的計算能力，巨量數據的積累提供了豐富的訓練樣本，深度學習開始騰飛，這才剛剛開始。
一直沿用至今的，是McChlloch和Pitts在1943年依據腦神經信號傳輸結構抽象出的簡單模型，所以也被稱作」M-P神經元模型「。
其中，
f函數像一般形如下圖的函數，既考慮階躍性，又考慮光滑可導性。
實際常用如下公式，因形如S，故被稱作sigmoid函數。
把很多個這樣的神經元按一定層次連接起來，就得到了神經網路。
兩層神經元組成，輸入層接收外界輸入信號，輸出層是M-P神經元(只有輸出層是)。
感知機的數學模型和單個M-P神經元的數學模型是一樣的，如因為輸入層只需接收輸入信號，不是M-P神經元。
感知機只有輸出層神經元是B-P神經元，學習能力非常有限。對於現行可分問題，可以證明學習過程一定會收斂。而對於非線性問題，感知機是無能為力的。
BP神經網路全稱叫作誤差逆傳播(Error Propagation)神經網路，一般是指基於誤差逆傳播演算法的多層前饋神經網路。這里為了不佔篇幅，BP神經網路將起篇另述。
BP演算法是迄今最為成功的神經網路學習演算法，也是最有代表性的神經網路學習演算法。BP演算法不僅用於多層前饋神經網路，還用於其他類型神經網路的訓練。
RBF網路全程徑向基函數(Radial Basis Function)網路，是一種單隱層前饋神經網路，其與BP網路最大的不同是採用徑向基函數作為隱層神經元激活函數。
卷積神經網路(Convolutional neural networks，簡稱CNNs)是一種深度學習的前饋神經網路，在大型圖片處理中取得巨大成功。卷積神經網路將起篇另述。
循環神經網路(Recurrent Neural Networks，RNNs)與傳統的FNNs不同，RNNs引入定向循環，能夠處理那些輸入之間前後關聯的問題。RNNs已經在眾多自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及廣泛應用[5]。RNNs將起篇另述。[5]
[1]、《機器學習》，周志華著
[2]、《模式識別（第二版）》，Richard O.Duda等著，李宏東等譯
[3]、《揭秘IARPA項目：解碼大腦演算法或將徹底改變機器學習》，Emily Singerz著，機器之心編譯出品
[4]、圖片來源於互聯網
[5]、 循環神經網路(RNN, Recurrent Neural Networks)介紹