人工神经网络技术及应用

1. 未来的人工神经网络将会怎样改变我们的生活。

1、客服行业/行政助手

传统客服、企业内部行政，这种机械性、重复性、程式化的重复体力劳动的工作将会被专业的行政/客服机器人所替代。

2、翻译行业

打破语言界限，帮助人类进行跨民族、跨语种、跨文化的交流，一直以来都是“翻译”这一专业领域的神圣指责，且深深的在全球化的大潮中，被重要依赖着。

3、服务于公共交通的司机、公交车司机

交通改变了人类生存的空间感和时间感，交通行业的发展和速度效率的提升，极大的提升了社会效率和人类生活体验。但每年不断增加的汽车保有量和随之快速上升的交通事故，也造成了不可挽回的生命及财产损失。

4、制造业流水线工人

人工智能最常让人浮想联翩的技术领域，毫无疑问是机器人，尤其是工业制造机器人领域。现在在高端科技制造、精密机械制造、主流汽车生产和甚至手机生产线中，工业机器人是标配。大量的工业应用故事，已经明确地指明了未来工业生产的方向。

5、基础医学服务和辅助医疗

近年来在医疗行业，多家企业源源不断地向人工智能技术应用方向注入大量资金，尤其是降低医疗成本、增加医疗效果、提升医疗效率、改善患者健康领域。

在某些情境下，人工智能的深度学习能力已超越医生。专家预测2020年医疗人工智能将持续增长，尤其是在成像、诊断、预测分析和管理领域。

6、金融审计和风控

人工智能的知识图谱、深度学习、大数据处理等技术在金融行业已有广泛的应用，通过专业策略深度应用下，对金融领域数据的监控和数据分析、决策方向极大的提高了业务处理效率，并且在每日新增和历史的金融海量数据下，人工智能的效率是人工不可企及的。

7、便利店收银员

无营业员超市，又称为无人超市。负责收钱的不是营业员，而是一个具备摄像头、人脸识别、机器交互终端、扫码设备的自动收款机器人。这种无须排队结账的实体店：刷手机进店、选品、拿货，然后走人！这种黑科技早已于2016年，随着Amazon Go无人超市的正式上线成为现实。

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：

1、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。

2、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。

3、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。

2. 什么是神经网络，举例说明神经网络的应用

我想这可能是你想要的神经网络吧！

什么是神经网络：
人工神经网络（ Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

神经网络的应用：

应用
在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。
纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。

神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面：
生物原型
从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
建立模型
根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
算法
在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。

3. 人工神经网络概念梳理与实例演示

人工神经网络概念梳理与实例演示
神经网络是一种模仿生物神经元的机器学习模型，数据从输入层进入并流经激活阈值的多个节点。
递归性神经网络一种能够对之前输入数据进行内部存储记忆的神经网络，所以他们能够学习到数据流中的时间依赖结构。
如今机器学习已经被应用到很多的产品中去了，例如，siri、Google Now等智能助手，推荐引擎——亚马逊网站用于推荐商品的推荐引擎，Google和Facebook使用的广告排名系统。最近，深度学习的一些进步将机器学习带入公众视野：AlphaGo 打败围棋大师李世石事件以及一些图片识别和机器翻译等新产品的出现。
在这部分中，我们将介绍一些强大并被普遍使用的机器学习技术。这当然包括一些深度学习以及一些满足现代业务需求传统方法。读完这一系列的文章之后，你就掌握了必要的知识，便可以将具体的机器学习实验应用到你所在的领域当中。
随着深层神经网络的精度的提高，语音和图像识别技术的应用吸引了大众的注意力，关于AI和深度学习的研究也变得更加普遍了。但是怎么能够让它进一步扩大影响力，更受欢迎仍然是一个问题。这篇文章的主要内容是：简述前馈神经网络和递归神经网络、怎样搭建一个递归神经网络对时间系列数据进行异常检测。为了让我们的讨论更加具体化，我们将演示一下怎么用Deeplearning4j搭建神经网络。
一、什么是神经网络？
人工神经网络算法的最初构思是模仿生物神经元。但是这个类比很不可靠。人工神经网络的每一个特征都是对生物神经元的一种折射：每一个节点与激活阈值、触发的连接。
连接人工神经元系统建立起来之后，我们就能够对这些系统进行训练，从而让他们学习到数据中的一些模式，学到之后就能执行回归、分类、聚类、预测等功能。
人工神经网络可以看作是计算节点的集合。数据通过这些节点进入神经网络的输入层，再通过神经网络的隐藏层直到关于数据的一个结论或者结果出现，这个过程才会停止。神经网络产出的结果会跟预期的结果进行比较，神经网络得出的结果与正确结果的不同点会被用来更正神经网络节点的激活阈值。随着这个过程的不断重复，神经网络的输出结果就会无限靠近预期结果。
二、训练过程
在搭建一个神经网络系统之前，你必须先了解训练的过程以及网络输出结果是怎么产生的。然而我们并不想过度深入的了解这些方程式，下面是一个简短的介绍。
网络的输入节点收到一个数值数组（或许是叫做张量多维度数组）就代表输入数据。例如, 图像中的每个像素可以表示为一个标量，然后将像素传递给一个节点。输入数据将会与神经网络的参数相乘，这个输入数据被扩大还是减小取决于它的重要性，换句话说，取决于这个像素就不会影响神经网络关于整个输入数据的结论。
起初这些参数都是随机的，也就是说神经网络在建立初期根本就不了解数据的结构。每个节点的激活函数决定了每个输入节点的输出结果。所以每个节点是否能够被激活取决于它是否接受到足够的刺激强度，即是否输入数据和参数的结果超出了激活阈值的界限。
在所谓的密集或完全连接层中，每个节点的输出值都会传递给后续层的节点，在通过所有隐藏层后最终到达输出层，也就是产生输入结果的地方。在输出层, 神经网络得到的最终结论将会跟预期结论进行比较(例如，图片中的这些像素代表一只猫还是狗?)。神经网络猜测的结果与正确结果的计算误差都会被纳入到一个测试集中，神经网络又会利用这些计算误差来不断更新参数，以此来改变图片中不同像素的重要程度。整个过程的目的就是降低输出结果与预期结果的误差，正确地标注出这个图像到底是不是一条狗。
深度学习是一个复杂的过程，由于大量的矩阵系数需要被修改所以它就涉及到矩阵代数、衍生品、概率和密集的硬件使用问题，但是用户不需要全部了解这些复杂性。
但是，你也应该知道一些基本参数，这将帮助你理解神经网络函数。这其中包括激活函数、优化算法和目标函数(也称为损失、成本或误差函数)。
激活函数决定了信号是否以及在多大程度上应该被发送到连接节点。阶梯函数是最常用的激活函数, 如果其输入小于某个阈值就是0，如果其输入大于阈值就是1。节点都会通过阶梯激活函数向连接节点发送一个0或1。优化算法决定了神经网络怎么样学习，以及测试完误差后，权重怎么样被更准确地调整。最常见的优化算法是随机梯度下降法。最后, 成本函数常用来衡量误差，通过对比一个给定训练样本中得出的结果与预期结果的不同来评定神经网络的执行效果。
Keras、Deeplearning4j 等开源框架让创建神经网络变得简单。创建神经网络结构时，需要考虑的是怎样将你的数据类型匹配到一个已知的被解决的问题，并且根据你的实际需求来修改现有结构。
三、神经网络的类型以及应用
神经网络已经被了解和应用了数十年了，但是最近的一些技术趋势才使得深度神经网络变得更加高效。
GPUs使得矩阵操作速度更快；分布式计算结构让计算能力大大增强；多个超参数的组合也让迭代的速度提升。所有这些都让训练的速度大大加快，迅速找到适合的结构。
随着更大数据集的产生，类似于ImageNet 的大型高质量的标签数据集应运而生。机器学习算法训练的数据越大，那么它的准确性就会越高。
最后，随着我们理解能力以及神经网络算法的不断提升，神经网络的准确性在语音识别、机器翻译以及一些机器感知和面向目标的一些任务等方面不断刷新记录。
尽管神经网络架构非常的大，但是主要用到的神经网络种类也就是下面的几种。
3.1前馈神经网络
前馈神经网络包括一个输入层、一个输出层以及一个或多个的隐藏层。前馈神经网络可以做出很好的通用逼近器，并且能够被用来创建通用模型。
这种类型的神经网络可用于分类和回归。例如，当使用前馈网络进行分类时，输出层神经元的个数等于类的数量。从概念上讲, 激活了的输出神经元决定了神经网络所预测的类。更准确地说, 每个输出神经元返回一个记录与分类相匹配的概率数，其中概率最高的分类将被选为模型的输出分类。
前馈神经网络的优势是简单易用，与其他类型的神经网络相比更简单，并且有一大堆的应用实例。
3.2卷积神经网络
卷积神经网络和前馈神经网络是非常相似的，至少是数据的传输方式类似。他们结构大致上是模仿了视觉皮层。卷积神经网络通过许多的过滤器。这些过滤器主要集中在一个图像子集、补丁、图块的特征识别上。每一个过滤器都在寻找不同模式的视觉数据，例如，有的可能是找水平线，有的是找对角线，有的是找垂直的。这些线条都被看作是特征，当过滤器经过图像时，他们就会构造出特征图谱来定位各类线是出现在图像的哪些地方。图像中的不同物体，像猫、747s、榨汁机等都会有不同的图像特征，这些图像特征就能使图像完成分类。卷积神经网络在图像识别和语音识别方面是非常的有效的。
卷积神经网络与前馈神经网络在图像识别方面的异同比较。虽然这两种网络类型都能够进行图像识别，但是方式却不同。卷积神经网络是通过识别图像的重叠部分，然后学习识别不同部分的特征进行训练；然而，前馈神经网络是在整张图片上进行训练。前馈神经网络总是在图片的某一特殊部分或者方向进行训练，所以当图片的特征出现在其他地方时就不会被识别到，然而卷积神经网络却能够很好的避免这一点。
卷积神经网络主要是用于图像、视频、语音、声音识别以及无人驾驶的任务。尽管这篇文章主要是讨论递归神经网络的，但是卷积神经网络在图像识别方面也是非常有效的，所以很有必要了解。
3.3递归神经网络
与前馈神经网络不同的是，递归神经网络的隐藏层的节点里有内部记忆存储功能，随着输入数据的改变而内部记忆内容不断被更新。递归神经网络的结论都是基于当前的输入和之前存储的数据而得出的。递归神经网络能够充分利用这种内部记忆存储状态处理任意序列的数据，例如时间序列。
递归神经网络经常用于手写识别、语音识别、日志分析、欺诈检测和网络安全。
递归神经网络是处理时间维度数据集的最好方法，它可以处理以下数据：网络日志和服务器活动、硬件或者是医疗设备的传感器数据、金融交易、电话记录。想要追踪数据在不同阶段的依赖和关联关系需要你了解当前和之前的一些数据状态。尽管我们通过前馈神经网络也可以获取事件，随着时间的推移移动到另外一个事件，这将使我们限制在对事件的依赖中，所以这种方式很不灵活。
追踪在时间维度上有长期依赖的数据的更好方法是用内存来储存重要事件，以使近期事件能够被理解和分类。递归神经网络最好的一点就是在它的隐藏层里面有“内存”可以学习到时间依赖特征的重要性。
接下来我们将讨论递归神经网络在字符生成器和网络异常检测中的应用。递归神经网络可以检测出不同时间段的依赖特征的能力使得它可以进行时间序列数据的异常检测。
递归神经网络的应用
网络上有很多使用RNNs生成文本的例子，递归神经网络经过语料库的训练之后，只要输入一个字符，就可以预测下一个字符。下面让我们通过一些实用例子发现更多RNNs的特征。
应用一、RNNs用于字符生成
递归神经网络经过训练之后可以把英文字符当做成一系列的时间依赖事件。经过训练后它会学习到一个字符经常跟着另外一个字符（“e”经常跟在“h”后面，像在“the、he、she”中）。由于它能预测下一个字符是什么，所以它能有效地减少文本的输入错误。
Java是个很有趣的例子，因为它的结构包括很多嵌套结构，有一个开的圆括号必然后面就会有一个闭的，花括号也是同理。他们之间的依赖关系并不会在位置上表现的很明显，因为多个事件之间的关系不是靠所在位置的距离确定的。但是就算是不明确告诉递归神经网络Java中各个事件的依赖关系，它也能自己学习了解到。
在异常检测当中，我们要求神经网络能够检测出数据中相似、隐藏的或许是并不明显的模式。就像是一个字符生成器在充分地了解数据的结构后就会生成一个数据的拟像，递归神经网络的异常检测就是在其充分了解数据结构后来判断输入的数据是不是正常。
字符生成的例子表明递归神经网络有在不同时间范围内学习到时间依赖关系的能力，它的这种能力还可以用来检测网络活动日志的异常。
异常检测能够使文本中的语法错误浮出水面，这是因为我们所写的东西是由语法结构所决定的。同理，网络行为也是有结构的，它也有一个能够被学习的可预测模式。经过在正常网络活动中训练的递归神经网络可以监测到入侵行为，因为这些入侵行为的出现就像是一个句子没有标点符号一样异常。
应用二、一个网络异常检测项目的示例
假设我们想要了解的网络异常检测就是能够得到硬件故障、应用程序失败、以及入侵的一些信息。
模型将会向我们展示什么呢？
随着大量的网络活动日志被输入到递归神经网络中去，神经网络就能学习到正常的网络活动应该是什么样子的。当这个被训练的网络被输入新的数据时，它就能偶判断出哪些是正常的活动，哪些是被期待的，哪些是异常的。
训练一个神经网络来识别预期行为是有好处的，因为异常数据不多，或者是不能够准确的将异常行为进行分类。我们在正常的数据里进行训练，它就能够在未来的某个时间点提醒我们非正常活动的出现。
说句题外话，训练的神经网络并不一定非得识别到特定事情发生的特定时间点（例如，它不知道那个特殊的日子就是周日），但是它一定会发现一些值得我们注意的一些更明显的时间模式和一些可能并不明显的事件之间的联系。
我们将概述一下怎么用 Deeplearning4j（一个在JVM上被广泛应用的深度学习开源数据库）来解决这个问题。Deeplearning4j在模型开发过程中提供了很多有用的工具：DataVec是一款为ETL（提取-转化-加载）任务准备模型训练数据的集成工具。正如Sqoop为Hadoop加载数据，DataVec将数据进行清洗、预处理、规范化与标准化之后将数据加载到神经网络。这跟Trifacta’s Wrangler也相似，只不过它更关注二进制数据。
开始阶段
第一阶段包括典型的大数据任务和ETL：我们需要收集、移动、储存、准备、规范化、矢量话日志。时间跨度的长短是必须被规定好的。数据的转化需要花费一些功夫，这是由于jsON日志、文本日志、还有一些非连续标注模式都必须被识别并且转化为数值数组。DataVec能够帮助进行转化和规范化数据。在开发机器学习训练模型时，数据需要分为训练集和测试集。
训练神经网络
神经网络的初始训练需要在训练数据集中进行。
在第一次训练的时候，你需要调整一些超参数以使模型能够实现在数据中学习。这个过程需要控制在合理的时间内。关于超参数我们将在之后进行讨论。在模型训练的过程中，你应该以降低错误为目标。
但是这可能会出现神经网络模型过度拟合的风险。有过度拟合现象出现的模型往往会在训练集中的很高的分数，但是在遇到新的数据时就会得出错误结论。用机器学习的语言来说就是它不够通用化。Deeplearning4J提供正则化的工具和“过早停止”来避免训练过程中的过度拟合。
神经网络的训练是最花费时间和耗费硬件的一步。在GPUs上训练能够有效的减少训练时间，尤其是做图像识别的时候。但是额外的硬件设施就带来多余的花销，所以你的深度学习的框架必须能够有效的利用硬件设施。Azure和亚马逊等云服务提供了基于GPU的实例，神经网络还可以在异构集群上进行训练。
创建模型
Deeplearning4J提供ModelSerializer来保存训练模型。训练模型可以被保存或者是在之后的训练中被使用或更新。
在执行异常检测的过程中，日志文件的格式需要与训练模型一致，基于神经网络的输出结果，你将会得到是否当前的活动符合正常网络行为预期的结论。
代码示例
递归神经网络的结构应该是这样子的：
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();
下面解释一下几行重要的代码：
.seed(123)
随机设置一个种子值对神经网络的权值进行初始化，以此获得一个有复验性的结果。系数通常都是被随机的初始化的，以使我们在调整其他超参数时仍获得一致的结果。我们需要设定一个种子值，让我们在调整和测试的时候能够用这个随机的权值。
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).iterations(1)
决定使用哪个最优算法（在这个例子中是随机梯度下降法）来调整权值以提高误差分数。你可能不需要对这个进行修改。
.learningRate(0.005)
当我们使用随机梯度下降法的时候，误差梯度就被计算出来了。在我们试图将误差值减到最小的过程中，权值也随之变化。SGD给我们一个让误差更小的方向，这个学习效率就决定了我们该在这个方向上迈多大的梯度。如果学习效率太高，你可能是超过了误差最小值；如果太低，你的训练可能将会永远进行。这是一个你需要调整的超参数。

4. 人工神经网络会秒杀人类哪6大领域

目前，人工神经网络可以在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器翻译、游戏、预测等领域取得优秀的效果，但是并不意味着它会秒杀人类。人工智能技术可以帮助人们更好地完成工作，但是人类仍然是必要的，因为人类拥有判断力、智慧和创造力等特质，可以帮助人工智能更好地发挥其优势。

5. 人工神经网络有什么应用条件

人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN ），以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。人工神经网络具有自学习、自组织、自适应以及很强的非线性函数逼近能力，拥有强大的容错性。它可以实现仿真、预测以及模糊控制等功能。是处理非线性系统的有力工具。
它是物流合作伙伴选择方法中合作伙伴选择的神经网络算法的另一种名称。它是20世界80年代后迅速发展的一门新兴学科，ANN可以模拟人脑的某些智能行为，如知觉，灵感和形象思维等，具有自学性，自适应和非线性动态处理等特征。
将ANN应用于供应链管理（SCM）环境下合作合办的综合评价选择，意在建立更加接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价选择模型。通过对给定样本模式的学习，获取评价专家的知识，经验，主管判断及对目标重要性的倾向，当对合作伙伴作出综合评价时，该方法可再现评价专家的经验，知识和直觉思维，从而实现了定性分析与定量分析的有效结合，也可以较好的保证合作伙伴综合评价结果的客观性。
在选定评价指标组合的基础上，对评价指标作出评价，得到评价值后，因各指标间没有统一的度量标准，难以进行直接的分析和比较，也不利于输入神经网络计算。因此，在用神经网络进行综合评价之前，应首先将输入的评价值通过隶属函数的作用转换为（0，1]之间的值，即对评价值进行标准无纲量化，并作为神经网络的输入，以使ANN可以处理定量和定性指标。

6. 人工神经网络的应用分析

经过几十年的发展，神经网络理论在模式识别、自动控制、信号处理、辅助决策、人工智能等众多研究领域取得了广泛的成功。下面介绍神经网络在一些领域中的应用现状。 在处理许多问题中，信息来源既不完整，又包含假象，决策规则有时相互矛盾，有时无章可循，这给传统的信息处理方式带来了很大的困难，而神经网络却能很好的处理这些问题，并给出合理的识别与判断。
1.信息处理
现代信息处理要解决的问题是很复杂的，人工神经网络具有模仿或代替与人的思维有关的功能， 可以实现自动诊断、问题求解，解决传统方法所不能或难以解决的问题。人工神经网络系统具有很高的容错性、鲁棒性及自组织性，即使连接线遭到很高程度的破坏， 它仍能处在优化工作状态，这点在军事系统电子设备中得到广泛的应用。现有的智能信息系统有智能仪器、自动跟踪监测仪器系统、自动控制制导系统、自动故障诊断和报警系统等。
2. 模式识别
模式识别是对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，来对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。该技术以贝叶斯概率论和申农的信息论为理论基础，对信息的处理过程更接近人类大脑的逻辑思维过程。现在有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构模式识别方法。人工神经网络是模式识别中的常用方法，近年来发展起来的人工神经网络模式的识别方法逐渐取代传统的模式识别方法。经过多年的研究和发展，模式识别已成为当前比较先进的技术，被广泛应用到文字识别、语音识别、指纹识别、遥感图像识别、人脸识别、手写体字符的识别、工业故障检测、精确制导等方面。 由于人体和疾病的复杂性、不可预测性，在生物信号与信息的表现形式上、变化规律（自身变化与医学干预后变化）上，对其进行检测与信号表达，获取的数据及信息的分析、决策等诸多方面都存在非常复杂的非线性联系，适合人工神经网络的应用。目前的研究几乎涉及从基础医学到临床医学的各个方面，主要应用在生物信号的检测与自动分析，医学专家系统等。
1. 生物信号的检测与分析
大部分医学检测设备都是以连续波形的方式输出数据的，这些波形是诊断的依据。人工神经网络是由大量的简单处理单元连接而成的自适应动力学系统， 具有巨量并行性，分布式存贮，自适应学习的自组织等功能，可以用它来解决生物医学信号分析处理中常规法难以解决或无法解决的问题。神经网络在生物医学信号检测与处理中的应用主要集中在对脑电信号的分析，听觉诱发电位信号的提取、肌电和胃肠电等信号的识别，心电信号的压缩，医学图像的识别和处理等。
2. 医学专家系统
传统的专家系统，是把专家的经验和知识以规则的形式存储在计算机中，建立知识库，用逻辑推理的方式进行医疗诊断。但是在实际应用中，随着数据库规模的增大，将导致知识“爆炸”，在知识获取途径中也存在“瓶颈”问题，致使工作效率很低。以非线性并行处理为基础的神经网络为专家系统的研究指明了新的发展方向， 解决了专家系统的以上问题，并提高了知识的推理、自组织、自学习能力，从而神经网络在医学专家系统中得到广泛的应用和发展。在麻醉与危重医学等相关领域的研究中，涉及到多生理变量的分析与预测，在临床数据中存在着一些尚未发现或无确切证据的关系与现象，信号的处理，干扰信号的自动区分检测，各种临床状况的预测等，都可以应用到人工神经网络技术。 1. 市场价格预测
对商品价格变动的分析，可归结为对影响市场供求关系的诸多因素的综合分析。传统的统计经济学方法因其固有的局限性，难以对价格变动做出科学的预测，而人工神经网络容易处理不完整的、模糊不确定或规律性不明显的数据，所以用人工神经网络进行价格预测是有着传统方法无法相比的优势。从市场价格的确定机制出发，依据影响商品价格的家庭户数、人均可支配收入、贷款利率、城市化水平等复杂、多变的因素，建立较为准确可靠的模型。该模型可以对商品价格的变动趋势进行科学预测，并得到准确客观的评价结果。
2. 风险评估
风险是指在从事某项特定活动的过程中，因其存在的不确定性而产生的经济或财务的损失、自然破坏或损伤的可能性。防范风险的最佳办法就是事先对风险做出科学的预测和评估。应用人工神经网络的预测思想是根据具体现实的风险来源， 构造出适合实际情况的信用风险模型的结构和算法，得到风险评价系数，然后确定实际问题的解决方案。利用该模型进行实证分析能够弥补主观评估的不足，可以取得满意效果。 从神经网络模型的形成开始，它就与心理学就有着密不可分的联系。神经网络抽象于神经元的信息处理功能，神经网络的训练则反映了感觉、记忆、学习等认知过程。人们通过不断地研究， 变化着人工神经网络的结构模型和学习规则，从不同角度探讨着神经网络的认知功能，为其在心理学的研究中奠定了坚实的基础。近年来，人工神经网络模型已经成为探讨社会认知、记忆、学习等高级心理过程机制的不可或缺的工具。人工神经网络模型还可以对脑损伤病人的认知缺陷进行研究，对传统的认知定位机制提出了挑战。
虽然人工神经网络已经取得了一定的进步，但是还存在许多缺陷，例如：应用的面不够宽阔、结果不够精确；现有模型算法的训练速度不够高；算法的集成度不够高；同时我们希望在理论上寻找新的突破点， 建立新的通用模型和算法。需进一步对生物神经元系统进行研究，不断丰富人们对人脑神经的认识。

7. 人工神经网络的应用

人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN ），以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。人工神经网络具有自学习、自组织、自适应以及很强的非线性函数逼近能力，拥有强大的容错性。它可以实现仿真、预测以及模糊控制等功能。是处理非线性系统的有力工具。
它是物流合作伙伴选择方法中合作伙伴选择的神经网络算法的另一种名称。它是20世界80年代后迅速发展的一门新兴学科，ANN可以模拟人脑的某些智能行为，如知觉，灵感和形象思维等，具有自学性，自适应和非线性动态处理等特征。
将ANN应用于供应链管理（SCM）环境下合作合办的综合评价选择，意在建立更加接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价选择模型。通过对给定样本模式的学习，获取评价专家的知识，经验，主管判断及对目标重要性的倾向，当对合作伙伴作出综合评价时，该方法可再现评价专家的经验，知识和直觉思维，从而实现了定性分析与定量分析的有效结合，也可以较好的保证合作伙伴综合评价结果的客观性。
在选定评价指标组合的基础上，对评价指标作出评价，得到评价值后，因各指标间没有统一的度量标准，难以进行直接的分析和比较，也不利于输入神经网络计算。因此，在用神经网络进行综合评价之前，应首先将输入的评价值通过隶属函数的作用转换为（0，1]之间的值，即对评价值进行标准无纲量化，并作为神经网络的输入，以使ANN可以处理定量和定性指标。
请采纳答案，支持我一下。

8. 人工智能：什么是人工神经网络

许多 人工智能 计算机系统的核心技术是人工神经网络(ANN)，而这种网络的灵感来源于人类大脑中的生物结构。

通过使用连接的“神经元”结构，这些网络可以通过“学习”并在没有人类参与的情况下处理和评估某些数据。

这样的实际实例之一是使用人工神经网络(ANN)识别图像中的对象。在构建一个识别“猫“图像的一个系统中，将在包含标记为“猫”的图像的数据集上训练人工神经网络，该数据集可用作任何进行分析的参考点。正如人们可能学会根据尾巴或皮毛等独特特征来识别狗一样，人工神经网络(ANN)也可以通过将每个图像分解成不同的组成部分(如颜色和形状)进行识别。

实际上，神经网络提供了位于托管数据之上的排序和分类级别，可基于相似度来辅助数据的聚类和分组。可以使用人工神经网络(ANN)生成复杂的垃圾邮件过滤器，查找欺诈行为的算法以及可以精确了解情绪的客户关系工具。

人工神经网络如何工作

人工神经网络的灵感来自人脑的神经组织，使用类似于神经元的计算节点构造而成，这些节点沿着通道(如神经突触的工作方式)进行信息交互。这意味着一个计算节点的输出将影响另一个计算节点的处理。

神经网络标志着人工智能发展的巨大飞跃，在此之前，人工智能一直依赖于使用预定义的过程和定期的人工干预来产生所需的结果。人工神经网络可以使分析负载分布在多个互连层的网络中，每个互连层包含互连节点。在处理信息并对其进行场景处理之后，信息将传递到下一个节点，然后向下传递到各个层。这个想法是允许将其他场景信息接入网络，以通知每个阶段的处理。

单个“隐藏”层神经网络的基本结构

就像渔网的结构一样，神经网络的一个单层使用链将处理节点连接在一起。大量的连接使这些节点之间的通信得到增强，从而提高了准确性和数据处理吞吐量。

然后，人工神经网络将许多这样的层相互叠放以分析数据，从而创建从第一层到最后一层的输入和输出数据流。尽管其层数将根据人工神经网络的性质及其任务而变化，但其想法是将数据从一层传递到另一层，并随其添加附加的场景信息。

人脑是用3D矩阵连接起来的，而不是大量堆叠的图层。就像人类大脑一样，节点在接收到特定刺激时会在人工神经网络上“发射”信号，并将信号传递到另一个节点。但是，对于人工神经网络，输入信号定义为实数，输出为各种输入的总和。

这些输入的值取决于它们的权重，该权重用于增加或减少与正在执行的任务相对应的输入数据的重要性。其目标是采用任意数量的二进制数值输入并将其转换为单个二进制数值输出。

更复杂的神经网络提高了数据分析的复杂性

早期的神经网络模型使用浅层结构，其中只使用一个输入和输出层。而现代的系统由一个输入层和一个输出层组成，其中输入层首先将数据输入网络，多个“隐藏”层增加了数据分析的复杂性。

这就是“深度学习”一词的由来——“深度”部分专门指任何使用多个“隐藏”层的神经网络。

聚会的例子

为了说明人工神经网络在实际中是如何工作的，我们将其简化为一个实际示例。

想象一下你被邀请参加一个聚会，而你正在决定是否参加，这可能需要权衡利弊，并将各种因素纳入决策过程。在此示例中，只选择三个因素——“我的朋友会去吗?”、“聚会地点远吗?”、“天气会好吗?”

通过将这些考虑因素转换为二进制数值，可以使用人工神经网络对该过程进行建模。例如，我们可以为“天气”指定一个二进制数值，即‘1'代表晴天，‘0'代表恶劣天气。每个决定因素将重复相同的格式。

然而，仅仅赋值是不够的，因为这不能帮助你做出决定。为此需要定义一个阈值，即积极因素的数量超过消极因素的数量。根据二进制数值，合适的阈值可以是“2”。换句话说，在决定参加聚会之前，需要两个因素的阈值都是“1”，你才会决定去参加聚会。如果你的朋友要参加聚会(‘1')，并且天气很好(‘1')，那么这就表示你可以参加聚会。

如果天气不好(‘0')，并且聚会地点很远(‘0')，则达不到这一阈值，即使你的朋友参加(‘1')，你也不会参加聚会。

神经加权

诚然，这是神经网络基本原理的一个非常基本的例子，但希望它有助于突出二进制值和阈值的概念。然而，决策过程要比这个例子复杂得多，而且通常情况下，一个因素比另一个因素对决策过程的影响更大。

要创建这种变化，可以使用“神经加权”——-通过乘以因素的权重来确定因素的二进制值对其他因素的重要性。

尽管示例中的每个注意事项都可能使你难以决策，但你可能会更重视其中一个或两个因素。如果你不愿意在大雨中出行去聚会，那恶劣的天气将会超过其他两个考虑因素。在这一示例中，可以通过赋予更高的权重来更加重视天气因素的二进制值：

天气= w5

朋友= w2

距离= w2

如果假设阈值现在已设置为6，则恶劣的天气(值为0)将阻止其余输入达到所需的阈值，因此该节点将不会“触发”(这意味着你将决定不参加聚会)。

虽然这是一个简单的示例，但它提供了基于提供的权重做出决策的概述。如果要将其推断为图像识别系统，则是否参加聚会(输入)的各种考虑因素将是给定图像的折衷特征，即颜色、大小或形状。例如，对识别狗进行训练的系统可以对形状或颜色赋予更大的权重。

当神经网络处于训练状态时，权重和阈值将设置为随机值。然后，当训练数据通过网络传递时将不断进行调整，直到获得一致的输出为止。

神经网络的好处

神经网络可以有机地学习。也就是说，神经网络的输出结果并不受输入数据的完全限制。人工神经网络可以概括输入数据，使其在模式识别系统中具有价值。

他们还可以找到实现计算密集型答案的捷径。人工神经网络可以推断数据点之间的关系，而不是期望数据源中的记录是明确关联的。

它们也可以是容错的。当神经网络扩展到多个系统时，它们可以绕过无法通信的缺失节点。除了围绕网络中不再起作用的部分进行路由之外，人工神经网络还可以通过推理重新生成数据，并帮助确定不起作用的节点。这对于网络的自诊断和调试非常有用。

但是，深度神经网络提供的最大优势是能够处理和聚类非结构化数据，例如图片、音频文件、视频、文本、数字等数据。在分析层次结构中，每一层节点都在前一层的输出上进行训练，深层神经网络能够处理大量的这种非结构化数据，以便在人类处理分析之前找到相似之处。

神经网络的例子

神经网络应用还有许多示例，可以利用它从复杂或不精确数据中获得见解的能力。

图像识别人工神经网络可以解决诸如分析特定物体的照片等问题。这种算法可以用来区分狗和猫。更重要的是，神经网络已经被用于只使用细胞形状信息来诊断癌症。

近30年来，金融神经网络被用于汇率预测、股票表现和选择预测。神经网络也被用来确定贷款信用评分，学习正确识别良好的或糟糕的信用风险。而电信神经网络已被电信公司用于通过实时评估网络流量来优化路由和服务质量。

9. 人工神经网络在模式识别方面有哪些应用

模式识别是对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，来对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。该技术以贝叶斯概率论和申农的信息论为理论基础，对信息的处理过程更接近人类大脑的逻辑思维过程。
现在有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构模式识别方法。人工神经网络是模式识别中的常用方法，近年来发展起来的人工神经网络模式的识别方法逐渐取代传统的模式识别方法。经过多年的研究和发展，模式识别已成为当前比较先进的技术，被广泛应用到文字识别、语音识别、指纹识别、遥感图像识别、人脸识别、手写体字符的识别、工业故障检测、精确制导等方面。

10. 请介绍一下人工神经网络，和应用

一.一些基本常识和原理
[什么叫神经网络?]
人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

[人工神经网络的工作原理]

人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。
所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。
如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。
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关于一个神经网络模拟程序的下载
人工神经网络实验系统(BP网络) V1.0 Beta 作者:沈琦
http://emuch.net/html/200506/de24132.html

作者关于此程序的说明:
从输出结果可以看到，前3条"学习"指令，使"输出"神经元收敛到了值 0.515974。而后3条"学习"指令，其收敛到了值0.520051。再看看处理4和11的指令结果 P *Out1: 0.520051看到了吗？ "大脑"识别出了4和11是属于第二类的！怎么样?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神经网络"已经形成了!你可以自己任意的设"模式"让这个"大脑"学习分辩哦!只要样本数据量充分(可含有误差的样本)，如果能够在out数据上收敛地话，那它就能分辨地很准哦!有时不是绝对精确，因为它具有"模糊处理"的特性.看Process输出的值接近哪个Learning的值就是"大脑"作出的"模糊性"判别!
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人工神经网络论坛
http://www.youngfan.com/forum/index.php
http://www.youngfan.com/nn/index.html(旧版,枫舞推荐)
国际神经网络学会(INNS)(英文)
http://www.inns.org/
欧洲神经网络学会(ENNS)(英文)
http://www.snn.kun.nl/enns/
亚太神经网络学会(APNNA)(英文)
http://www.cse.cuhk.e.hk/~apnna
日本神经网络学会(JNNS)(日文)
http://www.jnns.org
国际电气工程师协会神经网络分会
http://www.ieee-nns.org/
研学论坛神经网络
http://bbs.matwav.com/post/page?bid=8&sty=1&age=0
人工智能研究者俱乐部
http://www.souwu.com/
2nsoft人工神经网络中文站
http://211.156.161.210:8888/2nsoft/index.jsp
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推荐部分书籍:
人工神经网络技术入门讲稿(PDF)
http://www.youngfan.com/nn/ann.pdf
神经网络FAQ(英文)
http://www.youngfan.com/nn/FAQ/FAQ.html
数字神经网络系统(电子图书)
http://www.youngfan.com/nn/nnbook/director.htm
神经网络导论(英文)
http://www.shef.ac.uk/psychology/gurney/notes/contents.html
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一份很有参考价值的讲座
<前向网络的敏感性研究>
http://www.youngfan.com/nn/mgx.ppt
是Powerpoint文件，比较大，如果网速不够最好用鼠标右键下载另存.

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已经努力的在给你提供条件资源哦~~