人工神經網路技術運用

『壹』 BP人工神經網路

人工神經網路（artificialneuralnetwork，ANN）指由大量與自然神經系統相類似的神經元聯結而成的網路，是用工程技術手段模擬生物網路結構特徵和功能特徵的一類人工系統。神經網路不但具有處理數值數據的一般計算能力，而且還具有處理知識的思維、學習、記憶能力，它採用類似於「黑箱」的方法，通過學習和記憶，找出輸入、輸出變數之間的非線性關系（映射），在執行問題和求解時，將所獲取的數據輸入到已經訓練好的網路，依據網路學到的知識進行網路推理，得出合理的答案與結果。

岩土工程中的許多問題是非線性問題，變數之間的關系十分復雜，很難用確切的數學、力學模型來描述。工程現場實測數據的代表性與測點的位置、范圍和手段有關，有時很難滿足傳統統計方法所要求的統計條件和規律，加之岩土工程信息的復雜性和不確定性，因而運用神經網路方法實現岩土工程問題的求解是合適的。

BP神經網路模型是誤差反向傳播（BackPagation）網路模型的簡稱。它由輸入層、隱含層和輸出層組成。網路的學習過程就是對網路各層節點間連接權逐步修改的過程，這一過程由兩部分組成：正向傳播和反向傳播。正向傳播是輸入模式從輸入層經隱含層處理傳向輸出層；反向傳播是均方誤差信息從輸出層向輸入層傳播，將誤差信號沿原來的連接通路返回，通過修改各層神經元的權值，使得誤差信號最小。

BP神經網路模型在建立及應用過程中，主要存在的不足和建議有以下四個方面：

（1）對於神經網路，數據愈多，網路的訓練效果愈佳，也更能反映實際。但在實際操作中，由於條件的限制很難選取大量的樣本值進行訓練，樣本數量偏少。

（2）BP網路模型其計算速度較慢、無法表達預測量與其相關參數之間親疏關系。

（3）以定量數據為基礎建立模型，若能收集到充分資料，以定性指標（如基坑降水方式、基坑支護模式、施工工況等）和一些易獲取的定量指標作為輸入層，以評價等級作為輸出層，這樣建立的BP網路模型將更准確全面。

（4）BP人工神經網路系統具有非線性、智能的特點。較好地考慮了定性描述和定量計算、精確邏輯分析和非確定性推理等方面，但由於樣本不同，影響要素的權重不同，以及在根據先驗知識和前人的經驗總結對定性參數進行量化處理，必然會影響評價的客觀性和准確性。因此，在實際評價中只有根據不同的基坑施工工況、不同的周邊環境條件，應不同用戶的需求，選擇不同的分析指標，才能滿足復雜工況條件下地質環境評價的要求，取得較好的應用效果。

『貳』 AlphaGo的神奇全靠它，詳解人工神經網路!

• 01

  Alphago在不被看好的情況下，以4比1擊敗了圍棋世界冠軍李世石，令其名震天下。隨著AlphaGo知名度的不斷提高，人們不禁好奇，究竟是什麼使得AlphaGo得以戰勝人類大腦？AlphaGo的核心依託——人工神經網路。

  什麼是神經網路?

  人工神經網路是一種模仿生物神經網路(動物的中樞神經系統，特別是大腦)的結構和功能的數學模型或計算模型。神經網路由大量的人工神經元聯結進行計算。大多數情況下人工神經網路能在外界信息的基礎上改變內部結構，是一種自適應系統。現代神經網路是一種非線性統計性數據建模工具，常用來對輸入和輸出間復雜的關系進行建模，或用來探索數據的模式。

  神經網路是一種運算模型，由大量的節點（或稱“神經元”，或“單元”）和之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數。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。

  例如，用於手寫識別的一個神經網路是被可由一個輸入圖像的像素被激活的一組輸入神經元所定義的。在通過函數（由網路的設計者確定）進行加權和變換之後，這些神經元被激活然後被傳遞到其他神經元。重復這一過程，直到最後一個輸出神經元被激活。這樣決定了被讀取的字。

  它的構築理念是受到人或其他動物神經網路功能的運作啟發而產生的。人工神經網路通常是通過一個基於數學統計學類型的學習方法得以優化，所以人工神經網路也是數學統計學方法的一種實際應用，通過統計學的標准數學方法我們能夠得到大量的可以用函數來表達的局部結構空間，另一方面在人工智慧學的人工感知領域，我們通過數學統計學的應用可以來做人工感知方面的決定問題(也就是說通過統計學的方法，人工神經網路能夠類似人一樣具有簡單的決定能力和簡單的判斷能力)，這種方法比起正式的邏輯學推理演算更具有優勢。

  人工神經網路是一個能夠學習，能夠總結歸納的系統，也就是說它能夠通過已知數據的實驗運用來學習和歸納總結。人工神經網路通過對局部情況的對照比較（而這些比較是基於不同情況下的自動學習和要實際解決問題的復雜性所決定的），它能夠推理產生一個可以自動識別的系統。與之不同的基於符號系統下的學習方法，它們也具有推理功能，只是它們是建立在邏輯演算法的基礎上，也就是說它們之所以能夠推理，基礎是需要有一個推理演算法則的集合。

  2AlphaGo的原理回頂部

  AlphaGo的原理

  首先，AlphaGo同優秀的選手進行了150000場比賽，通過人工神經網路找到這些比賽的模式。然後通過總結，它會預測選手在任何位置高概率進行的一切可能。AlphaGo的設計師通過讓其反復的和早期版本的自己對戰來提高神經網路，使其逐步提高獲勝的機會。

  從廣義上講，神經網路是一個非常復雜的數學模型，通過對其高達數百萬參數的調整來改變的它的行為。神經網路學習的意思是，電腦一直持續對其參數進行微小的調整，來嘗試使其不斷進行微小的改進。在學習的第一階段，神經網路提高模仿選手下棋的概率。在第二階段，它增加自我發揮，贏得比賽的概率。反復對極其復雜的功能進行微小的調整，聽起來十分瘋狂，但是如果有足夠長的時間，足夠快的計算能力，非常好的網路實施起來並不苦難。並且這些調整都是自動進行的。

  經過這兩個階段的訓練，神經網路就可以同圍棋業余愛好者下一盤不錯的棋了。但對於職業來講，它還有很長的路要走。在某種意義上，它並不思考每一手之後的幾步棋，而是通過對未來結果的推算來決定下在哪裡。為了達到職業級別，AlphaGp需要一種新的估算方法。

  為了克服這一障礙，研究人員採取的辦法是讓它反復的和自己進行對戰，以此來使其不斷其對於勝利的估算能力。盡可能的提高每一步的獲勝概率。（在實踐中，AlphaGo對這個想法進行了稍微復雜的調整。）然後，AlphaGo再結合多線程來使用這一方法進行下棋。

  我們可以看到，AlphaGo的評估系統並沒有基於太多的圍棋知識，通過分析現有的無數場比賽的棋譜，以及無數次的自我對戰練習，AlphaGo的神經網路進行了數以十億計的微小調整，即便每次只是一個很小的增量改進。這些調整幫助AlphaGp建立了一個估值系統，這和那些出色圍棋選手的直覺相似，對於棋盤上的每一步棋都了如指掌。

  此外AlphaGo也使用搜索和優化的思想，再加上神經網路的學習功能，這兩者有助於找到棋盤上更好的位置。這也是目前AlphaGo能夠高水平發揮的原因。

  3神經網路的延伸和限制回頂部

  神經網路的延伸和限制

  神經網路的這種能力也可以被用在其他方面，比如讓神經網路學習一種藝術風格，然後再將這種風格應用到其他圖像上。這種想法很簡單：首先讓神經網路接觸到大量的圖像，然後來確認這些圖像的風格，接著將新的圖像帶入這種風格。

  這雖然不是偉大的藝術，但它仍然是一個顯著的利用神經網路來捕捉直覺並且應用在其他地方的例子。

  在過去的幾年中，神經網路在許多領域被用來捕捉直覺和模式識別。許多項目使用神經這些網路，涉及的任務如識別藝術風格或好的視頻游戲的發展戰略。但也有非常不同的網路模擬的直覺驚人的例子，比如語音和自然語言。

  由於這種多樣性，我看到AlphaGo本身不是一個革命性的突破，而是作為一個極其重要的發展前沿：建立系統，可以捕捉的直覺和學會識別模式的能力。此前計算機科學家們已經做了幾十年，沒有取得長足的進展。但現在，神經網路的成功已經大大擴大，我們可以利用電腦攻擊范圍內的潛在問題。

  事實上，目前現有的神經網路的理解能力是非常差的。神經網路很容易被愚弄。用神經網路識別圖像是一個不錯的手段。但是實驗證明，通過對圖像進行細微的改動，就可以愚弄圖像。例如，下面的圖像左邊的圖是原始圖，研究人員對中間的圖像進行了微小的調整後，神經網路就無法區分了，就將原圖顯示了出來。

  另一個限制是，現有的系統往往需要許多模型來學習。例如，AlphaGo從150000場對戰來學習。這是一個很龐大額度數字！很多情況下，顯然無法提供如此龐大的模型案例。

『叄』 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。

『肆』 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~~

『伍』 人工神經網路可以解決哪些問題

1. 信息領域中的應用：信息處理、模式識別、數據壓縮等。

2. 自動化領域：系統辨識、神經控制器、智能檢測等。

3. 工程領域：汽車工程、軍事工程、化學工程、水利工程等。
   

4. 在醫學中的應用：生物信號的檢測與分析、生物活性研究、醫學專家系統等。

5. 經濟領域的應用：市場價格預測、風險評估等。

此外還有很多應用，比如交通領域的應用，心理學領域的應用等等。神經網路的應用領域是非常廣的。

『陸』 人工神經網路的作用

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。

中文名
人工神經網路
外文名
artificial neural network
別稱
ANN
應用學科
人工智慧
適用領域范圍
模式分類
精品薦讀

「蠢萌」的神經網路
作者：牛油果進化論
快速
導航
基本特徵

發展歷史

網路模型

學習類型

分析方法

特點優點

研究方向

發展趨勢

應用分析
神經元
如圖所示
a1~an為輸入向量的各個分量
w1~wn為神經元各個突觸的權值
b為偏置
f為傳遞函數，通常為非線性函數。以下默認為hardlim()
t為神經元輸出
數學表示 t=f(WA'+b)
W為權向量
A為輸入向量，A'為A向量的轉置
b為偏置
f為傳遞函數
可見，一個神經元的功能是求得輸入向量與權向量的內積後，經一個非線性傳遞函數得到一個標量結果。
單個神經元的作用：把一個n維向量空間用一個超平面分割成兩部分（稱之為判斷邊界），給定一個輸入向量，神經元可以判斷出這個向量位於超平面的哪一邊。
該超平面的方程: Wp+b=0
W權向量
b偏置
p超平面上的向量
基本特徵
人工神經網路是由大量處理單元互聯組成的非線性、自適應信息處理系統。它是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的，試圖通過模擬大腦神經網路處理、記憶信息的方式進行信息處理。
人工神經網路具有四個基本特徵：
（1）非線性 非線性關系是自然界的普遍特性。大腦的智慧就是一種非線性現象。人工神經元處於激活或抑制二種不同的狀態，這種行為在數學上表現為一種非線性關系。具有閾值的神經元構成的網路具有更好的性能，可以提高容錯性和存儲容量。
人工神經網路
（2）非局限性 一個神經網路通常由多個神經元廣泛連接而成。一個系統的整體行為不僅取決於單個神經元的特徵，而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過單元之間的大量連接模擬大腦的非局限性。聯想記憶是非局限性的典型例子。
（3）非常定性 人工神經網路具有自適應、自組織、自學習能力。神經網路不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時，非線性動力系統本身也在不斷變化。經常採用迭代過程描寫動力系統的演化過程。
（4）非凸性 一個系統的演化方向，在一定條件下將取決於某個特定的狀態函數。例如能量函數，它的極值相應於系統比較穩定的狀態。非凸性是指這種函數有多個極值，故系統具有多個較穩定的平衡態，這將導致系統演化的多樣性

『柒』 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。

『捌』 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。