人工智能_神经网络算法

人工神经网络 （Artificial Neural Network, 简称ANN）自20世纪80年代起便成为人工智能领域的重点研究方向。它基于信息处理理论对人脑结构进行抽象建模，并构建相对简单的数学模型以模拟生物神经系统的行为机制。通过不同拓扑结构组织成各种类型的网络体系，在工程学和学术界中通常简称为NN（人工）或类神经网络系统。

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许多人工智能计算机系统的核心技术基于人工神经网络（ANN），这种技术模拟了人类大脑复杂而精密的神经元连接模式。

这些网络能够以组织化的神经元网络架构进行训练，并在无需人工干预的情况下分析并处理相关数据。

人工神经网络是如何工作的？

人工神经网络的概念源自人脑组织结构中的人类神经系统细胞活动模式，在构建时模仿了类似神经元的基本功能单位——神经单元构成网络架构。这些处理单元通过特定路径（类似于神经系统传递信息的方式）进行数据交互操作，在此过程中单个单元的信息输出会对其他相关单元产生重要影响

神经网络标志着人工智能发展的重大转折点，在此之前

单个“隐藏”层神经网络的基本结构

像渔网的结构一样，在神经网络的一个单层中，处理节点通过链条进行连接。众多的连接使这些节点之间的通信得到加强，并显著提升了准确性以及数据吞吐量。

然后，在构建人工神经网络时会采用多层结构以分析数据，并由此形成从第一层至最后一层的数据输入与输出流动。尽管不同的人工神经网络具有不同的层数配置及其适用的任务领域（如分类、回归等），但其核心理念在于通过逐层传递信息来构建模型，并根据每层添加额外的场景信息以提升模型性能。

人类大脑采用三维网格结构进行组织化连接，并非平面叠加式的多层架构。类似于人类大脑的工作模式，在人工神经网络中当接收到特定刺激时会触发节点响应并传递信息到下一个节点。但其实，在这种模型中输入被视为实数向量，并通过加权求和计算出总和作为输出结果。

每个输入值的大小由其对应的权重决定。这些权重被用来调整与当前任务相关的输入数据对结果的影响程度。该系统旨在整合多个数量的二进制数值作为输入，并将其统一转换为一个单一的二进制数值输出。

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主要采用浅层结构，在设计上仅限于拥有单一的输入与输出层。相比之下，在现代系统架构中，则构建了一个包含输入、隐藏与输出三层的网络体系。其中，在数据处理过程中，输入层作为信息接收的第一道屏障发挥作用；而后通过多个"隐藏"层面的有效协同工作，在一定程度上增强了对数据进行深度分析的能力。

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

'深度学习'这一术语源自于对多层神经网络的研究——其中'深度'特别指采用了多个隐藏层的技术

神经网络的好处

神经网络具备自主学习能力，并非仅依赖外部训练数据进行知识积累。这表明神经网络的输出结果并非完全受限于输入数据的全部信息量。人工神经网络能够有效提取和归纳输入数据特征，并为模式识别系统提供了有力的支持。

他们还可以找到获得计算密集型答案的方式。人工神经网络能够推断数据点之间的关系而非预期数据源中的记录存在明确关联。

它们也可以具有容错能力。当神经网络扩展到多个系统时，在无法通信的情况下也能规避缺失节点的影响。除了围绕不再起作用的部分进行路由之外，在人工神经网络中还可以通过推理恢复被截断的数据，并能够识别出无法工作的节点位置。这对于实现网络自我诊断和故障排除非常有帮助。

但是，在深度神经网络方面所展现出的最大优势在于其能够有效地整理和分类非结构化数据类型。这些数据类型包括图片、音频文件、视频、文本以及数字等内容。在分析层次结构时，每个层级的节点都是从前一层的输出结果中学习，并且深层神经网络能够处理大量此类数据以发现它们之间的相似性或差异性。