人工神经网络

人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(ConnectionistModel),它是一种模范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。人工神经网络具有自学习和自适应的能力,可以通过预先提供的一批相互对应的输入-输出数据,分析掌握两者之间潜在的规律,最终根据这些规律,用新的输入数据来推算输出结果,这种学习分析的过程被称为“训练”。(引自《环球科学》2007年第一期《神经语言:老鼠胡须下的秘密》)
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1 基本特征
2 历史沿革
3 基本内容
4 优越性
5 研究方向
6 应用分析
7 发展趋势
8 相关词条
9 参考资料
人工神经网络-基本特征

人工神经网络
由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络具有四个基本特征:
(1)非线性 非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态,这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能,可以提高容错性和存储容量。
(2)非局限性 一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征,而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子
(3)非常定性 人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化,而且在处理信息的同时,非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。
(4)非凸性 一个系统的演化方向,在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数,它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值,故系统具有多个较稳定的平衡态,这将导致系统演化的多样性。
人工神经网络中,神经元处理单元可表示不同的对象,例如特征、字母、概念,或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类:输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据;输出单元实现系统处理结果的输出;隐单元是处在输入和输出单元之间,不能由系统外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度,信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理,其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能,并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。它是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科。人工神经网络是并行分布式系统,采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理,克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷,具有自适应、自组织和实时学习的特点。
人工神经网络-历史沿革
人工神经网络
1943年,心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型,称为MP模型。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法,证明了单个神经元能执行逻辑功能,从而开创了人工神经网络研究的时代。1949年,心理学家提出了突触联系强度可变的设想。60年代,人工神经网络的到了进一步发展,更完善的神经网络模型被提出,其中包括感知器和自适应线性元件等。M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后,于1969年出版了《Perceptron》一书,指出感知器不能解决高阶谓词问题。他们的论点极大地影响了神经网络的研究,加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就,掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性,使人工神经网络的研究处于低潮。在此期间,一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究,提出了适应谐振理论(ART网)、自组织映射、认知机网络,同时进行了神经网络数学理论的研究。以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。1982年,美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型,引入了“计算能量”概念,给出了网络稳定性判断。 1984年,他又提出了连续时间Hopfield神经网络模型,为神经计算机的研究做了开拓性的工作,开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径,有力地推动了神经网络的研究,1985年,又有学者提出了波耳兹曼模型,在学习中采用统计热力学模拟退火技术,保证整个系统趋于全局稳定点。1986年进行认知微观结构地研究,提出了并行分布处理的理论。人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视,美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”,国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。在日本的“真实世界计算(RWC)”项目中,人工智能的研究成了一个重要的组成部分。
人工神经网络-基本内容

人工神经网络
人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前,已有近40种神经网络模型,其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。根据连接的拓扑结构,神经网络模型可以分为:
(1)前向网络 网络中各个神经元接受前一级的输入,并输出到下一级,网络中没有反馈,可以用一个有向无环路图表示。这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换,它的信息处理能力来自于简单非线性函数的多次复合。网络结构简单,易于实现。反传网络是一种典型的前向网络。
(2)反馈网络 网络内神经元间有反馈,可以用一个无向的完备图表示。这种神经网络的信息处理是状态的变换,可以用动力学系统理论处理。系统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这种类型。
学习是神经网络研究的一个重要内容,它的适应性是通过学习实现的。根据环境的变化,对权值进行调整,改善系统的行为。由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位,突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而变化。在此基础上,人们提出了各种学习规则和算法,以适应不同网络模型的需要。有效的学习算法,使得神经网络能够通过连接权值的调整,构造客观世界的内在表示,形成具有特色的信息处理方法,信息存储和处理体现在网络的连接中。
根据学习环境不同,神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。在监督学习中,将训练样本的数据加到网络输入端,同时将相应的期望输出与网络输出相比较,得到误差信号,以此控制权值连接强度的调整,经多次训练后收敛到一个确定的权值。当样本情况发生变化时,经学习可以修改权值以适应新的环境。使用监督学习的神经网络模型有反传网络、感知器等。非监督学习时,事先不给定标准样本,直接将网络置于环境之中,学习阶段与工作阶段成为一体。此时,学习规律的变化服从连接权值的演变方程。非监督学习最简单的例子是Hebb学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子,它是根据已建立的聚类进行权值调整。自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。
研究神经网络的非线性动力学性质,主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论,来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质,探索神经网络的协同行为和集体计算功能,了解神经信息处理机制。为了探讨神经网络在整体性和模糊性方面处理信息的可能,混沌理论的概念和方法将会发挥作用。混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。一般而言,“混沌”是指由确定性方程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为,或称之为确定的随机性。“确定性”是因为它由内在的原因而不是外来的噪声或干扰所产生,而“随机性”是指其不规则的、不能预测的行为,只可能用统计的方法描述。混沌动力学系统的主要特征是其状态对初始条件的灵敏依赖性,混沌反映其内在的随机性。混沌理论是指描述具有混沌行为的非线性动力学系统的基本理论、概念、方法,它把动力学系统的复杂行为理解为其自身与其在同外界进行物质、能量和信息交换过程中内在的有结构的行为,而不是外来的和偶然的行为,混沌状态是一种定态。混沌动力学系统的定态包括:静止、平稳量、周期性、准同期性和混沌解。混沌轨线是整体上稳定与局部不稳定相结合的结果,称之为奇异吸引子。一个奇异吸引子有如下一些特征:(1)奇异吸引子是一个吸引子,但它既不是不动点,也不是周期解;(2)奇异吸引子是不可分割的,即不能分为两个以及两个以上的吸引子;(3)它对初始值十分敏感,不同的初始值会导致极不相同的行为。
人工神经网络-优越性

人工神经网络
人工神经网络的特点和优越性,主要表现在三个方面:
第一,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。
第二,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。
第三,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。
人工神经网络-研究方向

人工神经网络
神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。
理论研究可分为以下两类:
1、利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。
2、利用神经基础理论的研究成果,用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型,深入研究网络算法和性能,如:稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等;开发新的网络数理理论,如:神经网络动力学、非线性神经场等。
应用研究可分为以下两类:
1、神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。
2、神经网络在各个领域中应用的研究。这些领域主要包括:
模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展,神经网络的应用定将更加深入。
人工神经网络-应用分析
神经网络近来越来越受到人们的关注,因为它为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法。神经网络可以很容易的解决具有上百个参数的问题(当然实际生物体中存在的神经网络要比我们这里所说的程序模拟的神经网络要复杂的多)。神经网络常用于两类问题:分类和回归。在结构上,可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层(见图1)。输入层的每个节点对应一个个的预测变量。输出层的节点对应目标变量,可有多个。在输入层和输出层之间是隐含层(对神经网络使用者来说不可见),隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。

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