人工神經網路技術及應用

1. 未來的人工神經網路將會怎樣改變我們的生活。

1、客服行業/行政助手

傳統客服、企業內部行政，這種機械性、重復性、程式化的重復體力勞動的工作將會被專業的行政/客服機器人所替代。

2、翻譯行業

打破語言界限，幫助人類進行跨民族、跨語種、跨文化的交流，一直以來都是「翻譯」這一專業領域的神聖指責，且深深的在全球化的大潮中，被重要依賴著。

3、服務於公共交通的司機、公交車司機

交通改變了人類生存的空間感和時間感，交通行業的發展和速度效率的提升，極大的提升了社會效率和人類生活體驗。但每年不斷增加的汽車保有量和隨之快速上升的交通事故，也造成了不可挽回的生命及財產損失。

4、製造業流水線工人

人工智慧最常讓人浮想聯翩的技術領域，毫無疑問是機器人，尤其是工業製造機器人領域。現在在高端科技製造、精密機械製造、主流汽車生產和甚至手機生產線中，工業機器人是標配。大量的工業應用故事，已經明確地指明了未來工業生產的方向。

5、基礎醫學服務和輔助醫療

近年來在醫療行業，多家企業源源不斷地向人工智慧技術應用方向注入大量資金，尤其是降低醫療成本、增加醫療效果、提升醫療效率、改善患者健康領域。

在某些情境下，人工智慧的深度學習能力已超越醫生。專家預測2020年醫療人工智慧將持續增長，尤其是在成像、診斷、預測分析和管理領域。

6、金融審計和風控

人工智慧的知識圖譜、深度學習、大數據處理等技術在金融行業已有廣泛的應用，通過專業策略深度應用下，對金融領域數據的監控和數據分析、決策方向極大的提高了業務處理效率，並且在每日新增和歷史的金融海量數據下，人工智慧的效率是人工不可企及的。

7、便利店收銀員

無營業員超市，又稱為無人超市。負責收錢的不是營業員，而是一個具備攝像頭、人臉識別、機器交互終端、掃碼設備的自動收款機器人。這種無須排隊結賬的實體店：刷手機進店、選品、拿貨，然後走人！這種黑科技早已於2016年，隨著Amazon Go無人超市的正式上線成為現實。

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：

1、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。

2、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。

3、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。

2. 什麼是神經網路，舉例說明神經網路的應用

我想這可能是你想要的神經網路吧！

什麼是神經網路：
人工神經網路（ Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它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。

神經網路的應用：

應用
在網路模型與演算法研究的基礎上，利用人工神經網路組成實際的應用系統，例如，完成某種信號處理或模式識別的功能、構作專家系統、製成機器人、復雜系統控制等等。
縱觀當代新興科學技術的發展歷史，人類在征服宇宙空間、基本粒子，生命起源等科學技術領域的進程中歷經了崎嶇不平的道路。我們也會看到，探索人腦功能和神經網路的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。

神經網路的研究內容相當廣泛，反映了多學科交叉技術領域的特點。主要的研究工作集中在以下幾個方面：
生物原型
從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等方面研究神經細胞、神經網路、神經系統的生物原型結構及其功能機理。
建立模型
根據生物原型的研究，建立神經元、神經網路的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。
演算法
在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網路模型，以實現計算機模擬或准備製作硬體，包括網路學習演算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。
神經網路用到的演算法就是向量乘法，並且廣泛採用符號函數及其各種逼近。並行、容錯、可以硬體實現以及自我學習特性，是神經網路的幾個基本優點，也是神經網路計算方法與傳統方法的區別所在。

3. 人工神經網路概念梳理與實例演示

人工神經網路概念梳理與實例演示
神經網路是一種模仿生物神經元的機器學習模型，數據從輸入層進入並流經激活閾值的多個節點。
遞歸性神經網路一種能夠對之前輸入數據進行內部存儲記憶的神經網路，所以他們能夠學習到數據流中的時間依賴結構。
如今機器學習已經被應用到很多的產品中去了，例如，siri、Google Now等智能助手，推薦引擎——亞馬遜網站用於推薦商品的推薦引擎，Google和Facebook使用的廣告排名系統。最近，深度學習的一些進步將機器學習帶入公眾視野：AlphaGo 打敗圍棋大師李世石事件以及一些圖片識別和機器翻譯等新產品的出現。
在這部分中，我們將介紹一些強大並被普遍使用的機器學習技術。這當然包括一些深度學習以及一些滿足現代業務需求傳統方法。讀完這一系列的文章之後，你就掌握了必要的知識，便可以將具體的機器學習實驗應用到你所在的領域當中。
隨著深層神經網路的精度的提高，語音和圖像識別技術的應用吸引了大眾的注意力，關於AI和深度學習的研究也變得更加普遍了。但是怎麼能夠讓它進一步擴大影響力，更受歡迎仍然是一個問題。這篇文章的主要內容是：簡述前饋神經網路和遞歸神經網路、怎樣搭建一個遞歸神經網路對時間系列數據進行異常檢測。為了讓我們的討論更加具體化，我們將演示一下怎麼用Deeplearning4j搭建神經網路。
一、什麼是神經網路？
人工神經網路演算法的最初構思是模仿生物神經元。但是這個類比很不可靠。人工神經網路的每一個特徵都是對生物神經元的一種折射：每一個節點與激活閾值、觸發的連接。
連接人工神經元系統建立起來之後，我們就能夠對這些系統進行訓練，從而讓他們學習到數據中的一些模式，學到之後就能執行回歸、分類、聚類、預測等功能。
人工神經網路可以看作是計算節點的集合。數據通過這些節點進入神經網路的輸入層，再通過神經網路的隱藏層直到關於數據的一個結論或者結果出現，這個過程才會停止。神經網路產出的結果會跟預期的結果進行比較，神經網路得出的結果與正確結果的不同點會被用來更正神經網路節點的激活閾值。隨著這個過程的不斷重復，神經網路的輸出結果就會無限靠近預期結果。
二、訓練過程
在搭建一個神經網路系統之前，你必須先了解訓練的過程以及網路輸出結果是怎麼產生的。然而我們並不想過度深入的了解這些方程式，下面是一個簡短的介紹。
網路的輸入節點收到一個數值數組（或許是叫做張量多維度數組）就代表輸入數據。例如, 圖像中的每個像素可以表示為一個標量，然後將像素傳遞給一個節點。輸入數據將會與神經網路的參數相乘，這個輸入數據被擴大還是減小取決於它的重要性，換句話說，取決於這個像素就不會影響神經網路關於整個輸入數據的結論。
起初這些參數都是隨機的，也就是說神經網路在建立初期根本就不了解數據的結構。每個節點的激活函數決定了每個輸入節點的輸出結果。所以每個節點是否能夠被激活取決於它是否接受到足夠的刺激強度，即是否輸入數據和參數的結果超出了激活閾值的界限。
在所謂的密集或完全連接層中，每個節點的輸出值都會傳遞給後續層的節點，在通過所有隱藏層後最終到達輸出層，也就是產生輸入結果的地方。在輸出層, 神經網路得到的最終結論將會跟預期結論進行比較(例如，圖片中的這些像素代表一隻貓還是狗?)。神經網路猜測的結果與正確結果的計算誤差都會被納入到一個測試集中，神經網路又會利用這些計算誤差來不斷更新參數，以此來改變圖片中不同像素的重要程度。整個過程的目的就是降低輸出結果與預期結果的誤差，正確地標注出這個圖像到底是不是一條狗。
深度學習是一個復雜的過程，由於大量的矩陣系數需要被修改所以它就涉及到矩陣代數、衍生品、概率和密集的硬體使用問題，但是用戶不需要全部了解這些復雜性。
但是，你也應該知道一些基本參數，這將幫助你理解神經網路函數。這其中包括激活函數、優化演算法和目標函數(也稱為損失、成本或誤差函數)。
激活函數決定了信號是否以及在多大程度上應該被發送到連接節點。階梯函數是最常用的激活函數, 如果其輸入小於某個閾值就是0，如果其輸入大於閾值就是1。節點都會通過階梯激活函數向連接節點發送一個0或1。優化演算法決定了神經網路怎麼樣學習，以及測試完誤差後，權重怎麼樣被更准確地調整。最常見的優化演算法是隨機梯度下降法。最後, 成本函數常用來衡量誤差，通過對比一個給定訓練樣本中得出的結果與預期結果的不同來評定神經網路的執行效果。
Keras、Deeplearning4j 等開源框架讓創建神經網路變得簡單。創建神經網路結構時，需要考慮的是怎樣將你的數據類型匹配到一個已知的被解決的問題，並且根據你的實際需求來修改現有結構。
三、神經網路的類型以及應用
神經網路已經被了解和應用了數十年了，但是最近的一些技術趨勢才使得深度神經網路變得更加高效。
GPUs使得矩陣操作速度更快；分布式計算結構讓計算能力大大增強；多個超參數的組合也讓迭代的速度提升。所有這些都讓訓練的速度大大加快，迅速找到適合的結構。
隨著更大數據集的產生，類似於ImageNet 的大型高質量的標簽數據集應運而生。機器學習演算法訓練的數據越大，那麼它的准確性就會越高。
最後，隨著我們理解能力以及神經網路演算法的不斷提升，神經網路的准確性在語音識別、機器翻譯以及一些機器感知和面向目標的一些任務等方面不斷刷新記錄。
盡管神經網路架構非常的大，但是主要用到的神經網路種類也就是下面的幾種。
3.1前饋神經網路
前饋神經網路包括一個輸入層、一個輸出層以及一個或多個的隱藏層。前饋神經網路可以做出很好的通用逼近器，並且能夠被用來創建通用模型。
這種類型的神經網路可用於分類和回歸。例如，當使用前饋網路進行分類時，輸出層神經元的個數等於類的數量。從概念上講, 激活了的輸出神經元決定了神經網路所預測的類。更准確地說, 每個輸出神經元返回一個記錄與分類相匹配的概率數，其中概率最高的分類將被選為模型的輸出分類。
前饋神經網路的優勢是簡單易用，與其他類型的神經網路相比更簡單，並且有一大堆的應用實例。
3.2卷積神經網路
卷積神經網路和前饋神經網路是非常相似的，至少是數據的傳輸方式類似。他們結構大致上是模仿了視覺皮層。卷積神經網路通過許多的過濾器。這些過濾器主要集中在一個圖像子集、補丁、圖塊的特徵識別上。每一個過濾器都在尋找不同模式的視覺數據，例如，有的可能是找水平線，有的是找對角線，有的是找垂直的。這些線條都被看作是特徵，當過濾器經過圖像時，他們就會構造出特徵圖譜來定位各類線是出現在圖像的哪些地方。圖像中的不同物體，像貓、747s、榨汁機等都會有不同的圖像特徵，這些圖像特徵就能使圖像完成分類。卷積神經網路在圖像識別和語音識別方面是非常的有效的。
卷積神經網路與前饋神經網路在圖像識別方面的異同比較。雖然這兩種網路類型都能夠進行圖像識別，但是方式卻不同。卷積神經網路是通過識別圖像的重疊部分，然後學習識別不同部分的特徵進行訓練；然而，前饋神經網路是在整張圖片上進行訓練。前饋神經網路總是在圖片的某一特殊部分或者方向進行訓練，所以當圖片的特徵出現在其他地方時就不會被識別到，然而卷積神經網路卻能夠很好的避免這一點。
卷積神經網路主要是用於圖像、視頻、語音、聲音識別以及無人駕駛的任務。盡管這篇文章主要是討論遞歸神經網路的，但是卷積神經網路在圖像識別方面也是非常有效的，所以很有必要了解。
3.3遞歸神經網路
與前饋神經網路不同的是，遞歸神經網路的隱藏層的節點里有內部記憶存儲功能，隨著輸入數據的改變而內部記憶內容不斷被更新。遞歸神經網路的結論都是基於當前的輸入和之前存儲的數據而得出的。遞歸神經網路能夠充分利用這種內部記憶存儲狀態處理任意序列的數據，例如時間序列。
遞歸神經網路經常用於手寫識別、語音識別、日誌分析、欺詐檢測和網路安全。
遞歸神經網路是處理時間維度數據集的最好方法，它可以處理以下數據：網路日誌和伺服器活動、硬體或者是醫療設備的感測器數據、金融交易、電話記錄。想要追蹤數據在不同階段的依賴和關聯關系需要你了解當前和之前的一些數據狀態。盡管我們通過前饋神經網路也可以獲取事件，隨著時間的推移移動到另外一個事件，這將使我們限制在對事件的依賴中，所以這種方式很不靈活。
追蹤在時間維度上有長期依賴的數據的更好方法是用內存來儲存重要事件，以使近期事件能夠被理解和分類。遞歸神經網路最好的一點就是在它的隱藏層裡面有「內存」可以學習到時間依賴特徵的重要性。
接下來我們將討論遞歸神經網路在字元生成器和網路異常檢測中的應用。遞歸神經網路可以檢測出不同時間段的依賴特徵的能力使得它可以進行時間序列數據的異常檢測。
遞歸神經網路的應用
網路上有很多使用RNNs生成文本的例子，遞歸神經網路經過語料庫的訓練之後，只要輸入一個字元，就可以預測下一個字元。下面讓我們通過一些實用例子發現更多RNNs的特徵。
應用一、RNNs用於字元生成
遞歸神經網路經過訓練之後可以把英文字元當做成一系列的時間依賴事件。經過訓練後它會學習到一個字元經常跟著另外一個字元（「e」經常跟在「h」後面，像在「the、he、she」中）。由於它能預測下一個字元是什麼，所以它能有效地減少文本的輸入錯誤。
Java是個很有趣的例子，因為它的結構包括很多嵌套結構，有一個開的圓括弧必然後面就會有一個閉的，花括弧也是同理。他們之間的依賴關系並不會在位置上表現的很明顯，因為多個事件之間的關系不是靠所在位置的距離確定的。但是就算是不明確告訴遞歸神經網路Java中各個事件的依賴關系，它也能自己學習了解到。
在異常檢測當中，我們要求神經網路能夠檢測出數據中相似、隱藏的或許是並不明顯的模式。就像是一個字元生成器在充分地了解數據的結構後就會生成一個數據的擬像，遞歸神經網路的異常檢測就是在其充分了解數據結構後來判斷輸入的數據是不是正常。
字元生成的例子表明遞歸神經網路有在不同時間范圍內學習到時間依賴關系的能力，它的這種能力還可以用來檢測網路活動日誌的異常。
異常檢測能夠使文本中的語法錯誤浮出水面，這是因為我們所寫的東西是由語法結構所決定的。同理，網路行為也是有結構的，它也有一個能夠被學習的可預測模式。經過在正常網路活動中訓練的遞歸神經網路可以監測到入侵行為，因為這些入侵行為的出現就像是一個句子沒有標點符號一樣異常。
應用二、一個網路異常檢測項目的示例
假設我們想要了解的網路異常檢測就是能夠得到硬體故障、應用程序失敗、以及入侵的一些信息。
模型將會向我們展示什麼呢？
隨著大量的網路活動日誌被輸入到遞歸神經網路中去，神經網路就能學習到正常的網路活動應該是什麼樣子的。當這個被訓練的網路被輸入新的數據時，它就能偶判斷出哪些是正常的活動，哪些是被期待的，哪些是異常的。
訓練一個神經網路來識別預期行為是有好處的，因為異常數據不多，或者是不能夠准確的將異常行為進行分類。我們在正常的數據里進行訓練，它就能夠在未來的某個時間點提醒我們非正常活動的出現。
說句題外話，訓練的神經網路並不一定非得識別到特定事情發生的特定時間點（例如，它不知道那個特殊的日子就是周日），但是它一定會發現一些值得我們注意的一些更明顯的時間模式和一些可能並不明顯的事件之間的聯系。
我們將概述一下怎麼用 Deeplearning4j（一個在JVM上被廣泛應用的深度學習開源資料庫）來解決這個問題。Deeplearning4j在模型開發過程中提供了很多有用的工具：DataVec是一款為ETL（提取-轉化-載入）任務准備模型訓練數據的集成工具。正如Sqoop為Hadoop載入數據，DataVec將數據進行清洗、預處理、規范化與標准化之後將數據載入到神經網路。這跟Trifacta』s Wrangler也相似，只不過它更關注二進制數據。
開始階段
第一階段包括典型的大數據任務和ETL：我們需要收集、移動、儲存、准備、規范化、矢量話日誌。時間跨度的長短是必須被規定好的。數據的轉化需要花費一些功夫，這是由於jsON日誌、文本日誌、還有一些非連續標注模式都必須被識別並且轉化為數值數組。DataVec能夠幫助進行轉化和規范化數據。在開發機器學習訓練模型時，數據需要分為訓練集和測試集。
訓練神經網路
神經網路的初始訓練需要在訓練數據集中進行。
在第一次訓練的時候，你需要調整一些超參數以使模型能夠實現在數據中學習。這個過程需要控制在合理的時間內。關於超參數我們將在之後進行討論。在模型訓練的過程中，你應該以降低錯誤為目標。
但是這可能會出現神經網路模型過度擬合的風險。有過度擬合現象出現的模型往往會在訓練集中的很高的分數，但是在遇到新的數據時就會得出錯誤結論。用機器學習的語言來說就是它不夠通用化。Deeplearning4J提供正則化的工具和「過早停止」來避免訓練過程中的過度擬合。
神經網路的訓練是最花費時間和耗費硬體的一步。在GPUs上訓練能夠有效的減少訓練時間，尤其是做圖像識別的時候。但是額外的硬體設施就帶來多餘的花銷，所以你的深度學習的框架必須能夠有效的利用硬體設施。Azure和亞馬遜等雲服務提供了基於GPU的實例，神經網路還可以在異構集群上進行訓練。
創建模型
Deeplearning4J提供ModelSerializer來保存訓練模型。訓練模型可以被保存或者是在之後的訓練中被使用或更新。
在執行異常檢測的過程中，日誌文件的格式需要與訓練模型一致，基於神經網路的輸出結果，你將會得到是否當前的活動符合正常網路行為預期的結論。
代碼示例
遞歸神經網路的結構應該是這樣子的：
MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder(
.seed(123)
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).iterations(1)
.weightInit(WeightInit.XAVIER)
.updater(Updater.NESTEROVS).momentum(0.9)
.learningRate(0.005)
.gradientNormalization(GradientNormalization.ClipElementWiseAbsoluteValue)
.(0.5)
.list()
.layer(0, new GravesLSTM.Builder().activation("tanh").nIn(1).nOut(10).build())
.layer(1, new RnnOutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MCXENT)
.activation("softmax").nIn(10).nOut(numLabelClasses).build())
.pretrain(false).backprop(true).build();
MultiLayerNetwork net = new MultiLayerNetwork(conf);
net.init();
下面解釋一下幾行重要的代碼：
.seed(123)
隨機設置一個種子值對神經網路的權值進行初始化，以此獲得一個有復驗性的結果。系數通常都是被隨機的初始化的，以使我們在調整其他超參數時仍獲得一致的結果。我們需要設定一個種子值，讓我們在調整和測試的時候能夠用這個隨機的權值。
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).iterations(1)
決定使用哪個最優演算法（在這個例子中是隨機梯度下降法）來調整權值以提高誤差分數。你可能不需要對這個進行修改。
.learningRate(0.005)
當我們使用隨機梯度下降法的時候，誤差梯度就被計算出來了。在我們試圖將誤差值減到最小的過程中，權值也隨之變化。SGD給我們一個讓誤差更小的方向，這個學習效率就決定了我們該在這個方向上邁多大的梯度。如果學習效率太高，你可能是超過了誤差最小值；如果太低，你的訓練可能將會永遠進行。這是一個你需要調整的超參數。

4. 人工神經網路會秒殺人類哪6大領域

目前，人工神經網路可以在計算機視覺、自然語言處理、語音識別、機器翻譯、游戲、預測等領域取得優秀的效果，但是並不意味著它會秒殺人類。人工智慧技術可以幫助人們更好地完成工作，但是人類仍然是必要的，因為人類擁有判斷力、智慧和創造力等特質，可以幫助人工智慧更好地發揮其優勢。

5. 人工神經網路有什麼應用條件

人工神經網路（Artificial Neural Network，簡稱ANN ），以數學模型模擬神經元活動，是基於模仿大腦神經網路結構和功能而建立的一種信息處理系統。人工神經網路具有自學習、自組織、自適應以及很強的非線性函數逼近能力，擁有強大的容錯性。它可以實現模擬、預測以及模糊控制等功能。是處理非線性系統的有力工具。
它是物流合作夥伴選擇方法中合作夥伴選擇的神經網路演算法的另一種名稱。它是20世界80年代後迅速發展的一門新興學科，ANN可以模擬人腦的某些智能行為，如知覺，靈感和形象思維等，具有自學性，自適應和非線性動態處理等特徵。
將ANN應用於供應鏈管理（SCM）環境下合作合辦的綜合評價選擇，意在建立更加接近於人類思維模式的定性與定量相結合的綜合評價選擇模型。通過對給定樣本模式的學習，獲取評價專家的知識，經驗，主管判斷及對目標重要性的傾向，當對合作夥伴作出綜合評價時，該方法可再現評價專家的經驗，知識和直覺思維，從而實現了定性分析與定量分析的有效結合，也可以較好的保證合作夥伴綜合評價結果的客觀性。
在選定評價指標組合的基礎上，對評價指標作出評價，得到評價值後，因各指標間沒有統一的度量標准，難以進行直接的分析和比較，也不利於輸入神經網路計算。因此，在用神經網路進行綜合評價之前，應首先將輸入的評價值通過隸屬函數的作用轉換為（0，1]之間的值，即對評價值進行標准無綱量化，並作為神經網路的輸入，以使ANN可以處理定量和定性指標。

6. 人工神經網路的應用分析

經過幾十年的發展，神經網路理論在模式識別、自動控制、信號處理、輔助決策、人工智慧等眾多研究領域取得了廣泛的成功。下面介紹神經網路在一些領域中的應用現狀。 在處理許多問題中，信息來源既不完整，又包含假象，決策規則有時相互矛盾，有時無章可循，這給傳統的信息處理方式帶來了很大的困難，而神經網路卻能很好的處理這些問題，並給出合理的識別與判斷。
1.信息處理
現代信息處理要解決的問題是很復雜的，人工神經網路具有模仿或代替與人的思維有關的功能， 可以實現自動診斷、問題求解，解決傳統方法所不能或難以解決的問題。人工神經網路系統具有很高的容錯性、魯棒性及自組織性，即使連接線遭到很高程度的破壞， 它仍能處在優化工作狀態，這點在軍事系統電子設備中得到廣泛的應用。現有的智能信息系統有智能儀器、自動跟蹤監測儀器系統、自動控制制導系統、自動故障診斷和報警系統等。
2. 模式識別
模式識別是對表徵事物或現象的各種形式的信息進行處理和分析，來對事物或現象進行描述、辨認、分類和解釋的過程。該技術以貝葉斯概率論和申農的資訊理論為理論基礎，對信息的處理過程更接近人類大腦的邏輯思維過程。現在有兩種基本的模式識別方法，即統計模式識別方法和結構模式識別方法。人工神經網路是模式識別中的常用方法，近年來發展起來的人工神經網路模式的識別方法逐漸取代傳統的模式識別方法。經過多年的研究和發展，模式識別已成為當前比較先進的技術，被廣泛應用到文字識別、語音識別、指紋識別、遙感圖像識別、人臉識別、手寫體字元的識別、工業故障檢測、精確制導等方面。 由於人體和疾病的復雜性、不可預測性，在生物信號與信息的表現形式上、變化規律（自身變化與醫學干預後變化）上，對其進行檢測與信號表達，獲取的數據及信息的分析、決策等諸多方面都存在非常復雜的非線性聯系，適合人工神經網路的應用。目前的研究幾乎涉及從基礎醫學到臨床醫學的各個方面，主要應用在生物信號的檢測與自動分析，醫學專家系統等。
1. 生物信號的檢測與分析
大部分醫學檢測設備都是以連續波形的方式輸出數據的，這些波形是診斷的依據。人工神經網路是由大量的簡單處理單元連接而成的自適應動力學系統， 具有巨量並行性，分布式存貯，自適應學習的自組織等功能，可以用它來解決生物醫學信號分析處理中常規法難以解決或無法解決的問題。神經網路在生物醫學信號檢測與處理中的應用主要集中在對腦電信號的分析，聽覺誘發電位信號的提取、肌電和胃腸電等信號的識別，心電信號的壓縮，醫學圖像的識別和處理等。
2. 醫學專家系統
傳統的專家系統，是把專家的經驗和知識以規則的形式存儲在計算機中，建立知識庫，用邏輯推理的方式進行醫療診斷。但是在實際應用中，隨著資料庫規模的增大，將導致知識「爆炸」，在知識獲取途徑中也存在「瓶頸」問題，致使工作效率很低。以非線性並行處理為基礎的神經網路為專家系統的研究指明了新的發展方向， 解決了專家系統的以上問題，並提高了知識的推理、自組織、自學習能力，從而神經網路在醫學專家系統中得到廣泛的應用和發展。在麻醉與危重醫學等相關領域的研究中，涉及到多生理變數的分析與預測，在臨床數據中存在著一些尚未發現或無確切證據的關系與現象，信號的處理，干擾信號的自動區分檢測，各種臨床狀況的預測等，都可以應用到人工神經網路技術。 1. 市場價格預測
對商品價格變動的分析，可歸結為對影響市場供求關系的諸多因素的綜合分析。傳統的統計經濟學方法因其固有的局限性，難以對價格變動做出科學的預測，而人工神經網路容易處理不完整的、模糊不確定或規律性不明顯的數據，所以用人工神經網路進行價格預測是有著傳統方法無法相比的優勢。從市場價格的確定機制出發，依據影響商品價格的家庭戶數、人均可支配收入、貸款利率、城市化水平等復雜、多變的因素，建立較為准確可靠的模型。該模型可以對商品價格的變動趨勢進行科學預測，並得到准確客觀的評價結果。
2. 風險評估
風險是指在從事某項特定活動的過程中，因其存在的不確定性而產生的經濟或財務的損失、自然破壞或損傷的可能性。防範風險的最佳辦法就是事先對風險做出科學的預測和評估。應用人工神經網路的預測思想是根據具體現實的風險來源， 構造出適合實際情況的信用風險模型的結構和演算法，得到風險評價系數，然後確定實際問題的解決方案。利用該模型進行實證分析能夠彌補主觀評估的不足，可以取得滿意效果。 從神經網路模型的形成開始，它就與心理學就有著密不可分的聯系。神經網路抽象於神經元的信息處理功能，神經網路的訓練則反映了感覺、記憶、學習等認知過程。人們通過不斷地研究， 變化著人工神經網路的結構模型和學習規則，從不同角度探討著神經網路的認知功能，為其在心理學的研究中奠定了堅實的基礎。近年來，人工神經網路模型已經成為探討社會認知、記憶、學習等高級心理過程機制的不可或缺的工具。人工神經網路模型還可以對腦損傷病人的認知缺陷進行研究，對傳統的認知定位機制提出了挑戰。
雖然人工神經網路已經取得了一定的進步，但是還存在許多缺陷，例如：應用的面不夠寬闊、結果不夠精確；現有模型演算法的訓練速度不夠高；演算法的集成度不夠高；同時我們希望在理論上尋找新的突破點， 建立新的通用模型和演算法。需進一步對生物神經元系統進行研究，不斷豐富人們對人腦神經的認識。

7. 人工神經網路的應用

人工神經網路（Artificial Neural Network，簡稱ANN ），以數學模型模擬神經元活動，是基於模仿大腦神經網路結構和功能而建立的一種信息處理系統。人工神經網路具有自學習、自組織、自適應以及很強的非線性函數逼近能力，擁有強大的容錯性。它可以實現模擬、預測以及模糊控制等功能。是處理非線性系統的有力工具。
它是物流合作夥伴選擇方法中合作夥伴選擇的神經網路演算法的另一種名稱。它是20世界80年代後迅速發展的一門新興學科，ANN可以模擬人腦的某些智能行為，如知覺，靈感和形象思維等，具有自學性，自適應和非線性動態處理等特徵。
將ANN應用於供應鏈管理（SCM）環境下合作合辦的綜合評價選擇，意在建立更加接近於人類思維模式的定性與定量相結合的綜合評價選擇模型。通過對給定樣本模式的學習，獲取評價專家的知識，經驗，主管判斷及對目標重要性的傾向，當對合作夥伴作出綜合評價時，該方法可再現評價專家的經驗，知識和直覺思維，從而實現了定性分析與定量分析的有效結合，也可以較好的保證合作夥伴綜合評價結果的客觀性。
在選定評價指標組合的基礎上，對評價指標作出評價，得到評價值後，因各指標間沒有統一的度量標准，難以進行直接的分析和比較，也不利於輸入神經網路計算。因此，在用神經網路進行綜合評價之前，應首先將輸入的評價值通過隸屬函數的作用轉換為（0，1]之間的值，即對評價值進行標准無綱量化，並作為神經網路的輸入，以使ANN可以處理定量和定性指標。
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8. 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。

9. 人工神經網路在模式識別方面有哪些應用

模式識別是對表徵事物或現象的各種形式的信息進行處理和分析，來對事物或現象進行描述、辨認、分類和解釋的過程。該技術以貝葉斯概率論和申農的資訊理論為理論基礎，對信息的處理過程更接近人類大腦的邏輯思維過程。
現在有兩種基本的模式識別方法，即統計模式識別方法和結構模式識別方法。人工神經網路是模式識別中的常用方法，近年來發展起來的人工神經網路模式的識別方法逐漸取代傳統的模式識別方法。經過多年的研究和發展，模式識別已成為當前比較先進的技術，被廣泛應用到文字識別、語音識別、指紋識別、遙感圖像識別、人臉識別、手寫體字元的識別、工業故障檢測、精確制導等方面。

10. 請介紹一下人工神經網路，和應用

一.一些基本常識和原理
[什麼叫神經網路?]
人的思維有邏輯性和直觀性兩種不同的基本方式。邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。
人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。

[人工神經網路的工作原理]

人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對手寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。
所以網路學習的准則應該是：如果網路作出錯誤的的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖象模式輸入給網路，網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網路再次遇到「A」模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。
如果輸出為「0」(即結果錯誤)，則把網路連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在於使網路下次再遇到「A」模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網路輪番輸入若干個手寫字母「A」、「B」後，經過網路按以上學習方法進行若干次學習後，網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連接權值上。當網路再次遇到其中任何一個模式時，能夠作出迅速、准確的判斷和識別。一般說來，網路中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。
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關於一個神經網路模擬程序的下載
人工神經網路實驗系統(BP網路) V1.0 Beta 作者:沈琦
http://emuch.net/html/200506/de24132.html

作者關於此程序的說明:
從輸出結果可以看到，前3條"學習"指令，使"輸出"神經元收斂到了值 0.515974。而後3條"學習"指令，其收斂到了值0.520051。再看看處理4和11的指令結果 P *Out1: 0.520051看到了嗎？ "大腦"識別出了4和11是屬於第二類的！怎麼樣?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神經網路"已經形成了!你可以自己任意的設"模式"讓這個"大腦"學習分辯哦!只要樣本數據量充分(可含有誤差的樣本)，如果能夠在out數據上收斂地話，那它就能分辨地很准哦!有時不是絕對精確，因為它具有"模糊處理"的特性.看Process輸出的值接近哪個Learning的值就是"大腦"作出的"模糊性"判別!
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人工神經網路論壇
http://www.youngfan.com/forum/index.php
http://www.youngfan.com/nn/index.html(舊版,楓舞推薦)
國際神經網路學會(INNS)(英文)
http://www.inns.org/
歐洲神經網路學會(ENNS)(英文)
http://www.snn.kun.nl/enns/
亞太神經網路學會(APNNA)(英文)
http://www.cse.cuhk.e.hk/~apnna
日本神經網路學會(JNNS)(日文)
http://www.jnns.org
國際電氣工程師協會神經網路分會
http://www.ieee-nns.org/
研學論壇神經網路
http://bbs.matwav.com/post/page?bid=8&sty=1&age=0
人工智慧研究者俱樂部
http://www.souwu.com/
2nsoft人工神經網路中文站
http://211.156.161.210:8888/2nsoft/index.jsp
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推薦部分書籍:
人工神經網路技術入門講稿(PDF)
http://www.youngfan.com/nn/ann.pdf
神經網路FAQ(英文)
http://www.youngfan.com/nn/FAQ/FAQ.html
數字神經網路系統(電子圖書)
http://www.youngfan.com/nn/nnbook/director.htm
神經網路導論(英文)
http://www.shef.ac.uk/psychology/gurney/notes/contents.html
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一份很有參考價值的講座
<前向網路的敏感性研究>
http://www.youngfan.com/nn/mgx.ppt
是Powerpoint文件，比較大，如果網速不夠最好用滑鼠右鍵下載另存.

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已經努力的在給你提供條件資源哦~~