人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展前景

　　我們眼下的社會(huì)，接觸并使用報(bào)告的人越來越多，通常情況下，報(bào)告的內(nèi)容含量大、篇幅較長(zhǎng)。一聽到寫報(bào)告馬上頭昏腦漲？以下是小編精心整理的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展前景，僅供參考，歡迎大家閱讀。

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究和應(yīng)用前景

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network）是一種新型的具有自我學(xué)習(xí)能力的計(jì)算系統(tǒng)，在模式識(shí)別、函數(shù)逼近及貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等諸多領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。

　　根據(jù)生物神經(jīng)元的特點(diǎn)，我們可以總結(jié)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有如兩態(tài)工作（興奮或抑制）、閾值作用、多輸入單輸出（許多樹突輸入，單個(gè)軸突輸出）、空間時(shí)間疊加、可塑性連接等特征，因此可以采用計(jì)算算法中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（比如圖）結(jié)合一些算法來解決這些問題并將其進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用。

　　目前，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法上，較常用的仍然是枚舉算法，因此，對(duì)于算法的改進(jìn)和優(yōu)化具有很大的空間和實(shí)際意義。

　　[簡(jiǎn)單的實(shí)際問題]（noip2003第一題）

　　首先，我們來分析一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的例子，這只是最基本的問題，以后將不斷將問題復(fù)雜化并解決。而且這個(gè)問題只是不基于生物理論的假設(shè)，并不一定是正確的。

　　我們把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看成一張有向圖，圖中的結(jié)點(diǎn)就是神經(jīng)元，定義神經(jīng)的輸入和輸出為圖中的邊。對(duì)于一個(gè)神經(jīng)元，有信息的輸入、輸出渠道和當(dāng)前狀態(tài)及閾值。

　　神經(jīng)元按照一定順序排列，構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為輸入層、輸出層和若干個(gè)中間層。如果把神經(jīng)元的狀態(tài)定義為ci，閾值定義為ui，假設(shè)可以得到公式，形如：

　　其中，ci>0時(shí)我們認(rèn)為神經(jīng)元是興奮的。ci可以認(rèn)為是興奮信號(hào)的強(qiáng)度，將向下一層神經(jīng)元傳送。如此，在輸入層的神經(jīng)元被激發(fā)后，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)就在信息傳輸?shù)耐苿?dòng)下運(yùn)作。

　　對(duì)于給定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如果我們加入適當(dāng)?shù)臈l件，就能通過輸入層的狀態(tài)用計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)算法簡(jiǎn)單的求出輸出層的狀態(tài)。這就是一個(gè)簡(jiǎn)單的ann實(shí)用程序（這是noip2003的第一題，公式等皆來源于題目，尚未加以嚴(yán)格的分析，研究開始后必定要重新分析過）。

　　類似的問題很多，而且也肯定不局限于神經(jīng)興奮的傳導(dǎo)，而且現(xiàn)在我所了解的算法也只是枚舉級(jí)別的模擬算法，有很大的可能優(yōu)化。

　　未來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢(shì)

　　1. 非監(jiān)督學(xué)習(xí)

　　傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)主要是依賴于監(jiān)督信號(hào)，通過不斷糾正誤差進(jìn)行有監(jiān)督的學(xué)習(xí)。然而，監(jiān)督式學(xué)習(xí)的缺點(diǎn)是需要有足夠大規(guī)模、標(biāo)記好的數(shù)據(jù)集。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，標(biāo)注和維護(hù)數(shù)據(jù)集的成本會(huì)變得更高昂。非監(jiān)督式學(xué)習(xí)技術(shù)的引入，則有助于解決這個(gè)問題。非監(jiān)督式學(xué)習(xí)是指，在沒有具體指導(dǎo)的情況下，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自行學(xué)習(xí)特征和規(guī)律，從而自動(dòng)分析和理解圖片、語音、文字等數(shù)據(jù)，在未來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展中將廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域。

　　2. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)

　　強(qiáng)化學(xué)習(xí)是在沒有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過與環(huán)境不斷交互，不斷嘗試根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)做出最優(yōu)決策，以達(dá)到最終目標(biāo)。當(dāng)前，強(qiáng)化學(xué)習(xí)已經(jīng)在機(jī)器人、游戲等領(lǐng)域得到應(yīng)用，未來可望在更廣泛領(lǐng)域內(nèi)得到應(yīng)用。

　　3. 多模態(tài)學(xué)習(xí)

　　在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)來源和形式各異，如圖片、視頻、語音、文字等，不同模態(tài)的數(shù)據(jù)間相互影響，具有潛在的聯(lián)系，同時(shí)也存在很多挑戰(zhàn)，如特征提取、數(shù)據(jù)對(duì)齊和信息融合等。多模態(tài)學(xué)習(xí)則可以解決這些問題，是一種將不同模態(tài)數(shù)據(jù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的技術(shù)，從而可以更細(xì)致地理解數(shù)據(jù)。

　　4. 聯(lián)邦學(xué)習(xí)

　　聯(lián)邦學(xué)習(xí)是指通過一種去中心化的方式，將數(shù)據(jù)集分散在多個(gè)設(shè)備或用戶中，通過合并這些分散的數(shù)據(jù)來構(gòu)建全局模型。與集中式學(xué)習(xí)不同，參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的客戶端不會(huì)共享完整數(shù)據(jù)集，且本地?cái)?shù)據(jù)不會(huì)傳輸?shù)狡渌�設(shè)備上。因此，聯(lián)邦學(xué)習(xí)不僅流程更加安全，而且可以提高數(shù)據(jù)隱私性保護(hù)。在未來，隨著云計(jì)算、邊緣計(jì)算等技術(shù)的不斷發(fā)展，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的應(yīng)用將有越來越廣泛的前景。

　　5. 自適應(yīng)學(xué)習(xí)率

　　自適應(yīng)學(xué)習(xí)率技術(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化中發(fā)揮了重要作用。目前還存在一個(gè)難題，即如何設(shè)置學(xué)習(xí)率，使得網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂速度快且準(zhǔn)確率高。自適應(yīng)學(xué)習(xí)率技術(shù)可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)自動(dòng)地調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率，從而可以提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的效率和準(zhǔn)確率，是未來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的重要方向之一。

　　6. 非線性激活函數(shù)

　　激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中很常用的一種非線性變換，用于更新神經(jīng)元的狀態(tài)。近年來，為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，有很多關(guān)于非線性激活函數(shù)的研究，如ReLU、LeakyReLU、PReLU、ELU等。未來，非線性激活函數(shù)將繼續(xù)發(fā)揮重要的作用，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。

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