神经网络是什么(人工智能的神经网络是什么)

神经网络是什么

深度神经网络是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一种技术。

多层的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数。

在监督学习中，以前的多层神经网络的问题是容易陷入局部极值点。如果训练样本足够充分覆盖未来的样本，那么学到的多层权重可以很好的用来预测新的测试样本。但是很多任务难以得到足够多的标记样本，在这种情况下，简单的模型，比如线性回归或者决策树往往能得到比多层神经网络更好的结果（更好的泛化性，更差的训练误差）。

人工智能的神经网络是什么

神经网络的学习主要是指使用学习算法来调整神经元间的连接权，使得网路输出更加符合实际。学习算法分为监督学习（Supervised Learning）与无监督学习（Unsupervised Learning）两类：

1、有监督学习算法将一组训练集（Training Set）送入网络，根据网络的实际输出与期望输出间的差别来调整连接权。有监督学习算法的主要步骤包括：a) 从样本集合中取出一个样本（Ai，Bi）；b) 计算网络的实际输出O；c) 求D = Bi – O；d) 根据D调整权矩阵W；e) 对每个样本重复上述过程，直到对整个样本集来说，误差不超过规定范围。BP算法就是一种出色的有监督学习算法。

2、无监督学习抽取样本集合中蕴含的统计特性，并以神经元之间的连接权的形式存于网络中。Hebb学习率是一种典型的无监督学习算法。

cnn卷积神经网络是什么

CNN是美国有线电视新闻网（Cable News Network）的英文缩写，由特纳广播公司（TBS）特德·特纳于1980年6月创办，通过卫星向有线电视网和卫星电视用户提供全天候的新闻节目，总部设在美国佐治亚州的亚特兰大。由于CNN曾经报道了带有侮辱中国的新闻，以及带有恶意偏袒性质的新闻，引起中国网民的不满，由此产生网络语：做人不能CNN。意思就是做人不可以像CNN那样不要脸。

bp神经网络是什么

神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阀值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。

简单说来是这样的：超过阈值，就会引起某一变化，不超过阈值，无论是多少，都不产生影响。

当网络处于活动状态时，节点在其每个连接上接收不同的数据项(不同的数字)，并将其乘以相关的权重。然后将结果乘积加在一起，产生一个数字。

如果该数字低于阈值，则节点不会将数据传递到下一层。如果数量超过阈值，则节点「触发」，这在当今的神经网络中，通常意味着沿其所有输出连接发送数字——加权输入的总和。

卷积神经网络是什么

，卷积神经网络是由Yann LeCun在1989年提出的LeNet中首先被使用，但是由于当时的计算能力不够，并没有得到广泛的应用，到了1998年Yann LeCun及其合作者构建了更加完备的卷积神经网络LeNet-5并在手写数字的识别问题中取得成功，LeNet-5的成功使卷积神经网络的应用得到关注。LeNet-5沿用了LeCun (1989) 的学习策略并在原有设计中加入了池化层对输入特征进行筛选 。LeNet-5基本上定义了现代卷积神经网络的基本结构，其构筑中交替出现的卷积层-池化层被认为有效提取了输入图像的平移不变特征，使得对于特征的提取前进了一大步，所以我们一般的认为，Yann LeCun是卷积神经网络的创始人。

深度卷积神经网络是什么

深度学习是机器学习的一个分支。典型的网络包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN，典型应用包括图像分类、文本分类、语音识别、自动驾驶、对话机器人等。

神经网络是什么学派的成果

人工智能学派简介

目前人工智能的主要学派有下面三家：

(1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。

(2)连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

(3)行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。

他们对人工智能发展历史具有不同的看法。

1、符号主义

认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又再计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表了可以应用计算机研究人的思维多成，模拟人类智能活动。正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流派别。这个学派的代表任务有纽厄尔(Newell)、西蒙(Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。

2、连接主义

认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展道路。20世纪60~70年代，连接主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究出现过热潮，由于受到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模型研究在20世纪70年代后期至80年代初期落入低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年发表两篇重要论文，提出用硬件模拟神经网络以后，连接主义才又重新抬头。1986年，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等人提出多层网络中的反向传播算法(BP)算法。此后，连接主义势头大振，从模型到算法，从理论分析到工程实现，伟神经网络计算机走向市场打下基础。现在，对人工神经网络(ANN)的研究热情仍然较高，但研究成果没有像预想的那样好。

3、行为主义

认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20世纪4050年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克(McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自寻优、自适应、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并进行“控制论动物”的研制。到20世纪6070年代，上述这些控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子，并在20世纪80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。行为主义是20世纪末才以人工智能新学派的面孔出现的，引起许多人的兴趣。这一学派的代表作者首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，它被看作是新一代的“控制论动物”，是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统。

人工神经网络是什么

人脸识别：人脸识别需要将一幅图像与保存的人脸数据库进行比较，以识别所输入图片中的人。人脸检测机制包括将图像分为两部分：一个包含目标（人脸），另一个提供背景。

2）命名实体识别（Name Entity recognition，NER）：命名实体识别的主要任务是将命名实体（如Ram，Google，India等）按预定义的类别（如人，组织，地点，时间，日期等）进行分类。目前已经创建了许多NER系统，其中表现最好的使用了神经网络。

3）语音识别：在家庭自动化，移动电话，虚拟辅助，无人工干预计算，视频游戏等领域有着广泛的应用，神经网络在这方面有着广泛的应用。

4）签名验证：签名验证技术是一种基于非视觉的技术，对于这个应用，首先要提取签名的特征，或者说是几何特征集，利用这些特征集，我们必须使用一种有效的神经网络算法训练神经网络，训练好的神经网络在验证阶段区分签名的真伪。

5）语义检测：语义检测决定了两个句子是否具有相同的意思，这一任务对于问答系统来说尤其重要，因为有很多方式来问同一个问题。

全连接神经网络是什么

神经网络的架构是一种具有多层结构的深度学习模型，由多个可以被正向和反向传播信号的神经元组成。每一层都有自己的权重和偏置，通过该层到下一层的连接，可以实现输入数据的变换。