神经网络新的研究方向是,神经网络最新研究方向

BP神经网络的研究方向

神经网络的研究内容涵盖范围广，体现不同学科之间的交叉融合的技术领域特点。主要的研究工作集中于以下几个方面：（1）生物原型研究

基于生理学、心理学等生物学科领域的研究对象为神经系统中的神经细胞、神经网络及神经系统整体架构及其功能运行机制展开系统性探究。（2）通过分析上述生物原型结构特征构建相应的神经元和神经网络理论模型。

其中涵盖以下概念型架构（如概念型框架）、知识型架构（如知识型框架）、物理化学架构（如物理-化学架构）、以及数学架构（如数学-逻辑架构）等类型。（3）网络型与算法研究。基于理论型构建具体实现的神经网络架构，在理论基础之上发展出相应的计算能力或硬件支持体系，并包含针对学习机制的具体算法研究。

这项工作也可被视为技术模型研究。（4）人工神经网络应用系统。基于网络模型与算法的研究成果上，通过人工神经网络构建实际应用系统。具体而言，在此基础上可实现特定信号处理和模式识别功能，并开发专家系统以及构建机器人相关技术体系等各项功能模块。

回顾当代新兴科学技术的发展历程，在征服宇宙空间、基本粒子以及生命起源等科学技术领域的进程中充满了挑战。我们也看到了，在对人脑功能和神经网络研究中重重困难的克服与解决下相关领域取得了显著进展。

人工神经网络的发展趋势

人工神经网络展现了强大的非线性信息处理能力，并有效弥补了传统人工智能方法在直觉处理方面的不足（如模式识别与语音识别等），从而在神经专家系统、模式识别与智能控制等多个领域中获得了广泛应用**爱发猫 www.aifamao.com**

人工神经网络与多种传统技术融合使用，则将有助于促进人工智能及信息处理技术的持续不断的发展。

近年来，在模仿人类认知的过程中

应用信息几何理论于人工神经网络研究领域，并由此推动了该领域理论体系的进步。相关技术的发展速度较快，在市场上已有部分产品投放使用状态。通过融合光电技术的人工智能系统，则为这一领域的发展奠定了良好的基础。

神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。

其中，在具备分布存储架构的基础上，并行处理能力得到了充分发挥；同时该网络还融合了自主学习能力与自我组织机制，在非线性映射方面也展现出独特优势；这种特性使其能够与其他多种技术相结合，并由此生成了多样化的混合方法及相应的混合系统；这些创新成果已成为当前研究的一个重要方向

考虑到其他方法各自具有优势特点，在融合神经网络与其他技术的基础上互补优势，则能够实现更优的应用效果

目前这方面工作涉及神经网络与模糊逻辑等技术的集成，并结合专家系统、遗传算法以及小波分析等方法展开研究。其中重点关注神经网络与小波分析、混沌理论以及粗集理论等领域的深入探讨

与小波分析相结合的是在1981年法国地质学家Morlet为了探索地质数据而对Fourier变换及其加窗版本进行了深入研究，并对比了它们之间的异同点以及特性之后

首次提出了一种新型的数据处理方法并命名为Morlet的小波

自1986年起由于YMeyerS.Mallat及IDaubechies等人的奠基性工作小波分析得到了迅速的发展并成功地成为了现代数学与工程学中的新兴学科

Meyer撰写的《小波与算子》， Daubechies的《小波十讲》则被视为该领域最具权威性的著作。相比之下, 小波变换相较于经典的Fourier分析方法而言是一种革命性的改进。

它不仅在时域和频域上均展现了良好的局部位质，在处理低频信号方面具有优秀的频域分辨率，在处理高频信号方面则表现出色的时域分辨率能力。

小波分析本质上是一种数学显微镜，在科学领域中能够实现缩放和平移操作。通过考察不同缩放尺度下的信号变化特性来分析其动态行为。由此可见，在地球物理学以及信号图像处理等领域中这一方法已经取得了显著的应用价值，并且其强大的应用价值可见一斑。

小波神经网络通过融合小波变换优异的时频局域化特性和神经网络的自适应学习机制，在性能上展现出卓越的表现力和抗干扰能力。

在整合策略方面，在结合方法上有多种选择性方案可供采用：能够将小波函数充当基函数构建神经网络的基础，并形成一种名为小波网络的技术体系；此外还可以采用另一种方式：利用小波动变化特性对生产过程的状态信号进行分析与处理；具体而言，则是利用小波动变化特性对生产过程的状态信号进行分析与处理，并筛选出对加工误差产生显著影响的关键特征参数。

小波神经网络广泛应用于电机故障诊断、高压电网故障信号处理与保护研究、轴承等机械故障诊断以及其他多个领域。
被应用于感应伺服电机的智能控制后，
使得该系统显著地具备良好的跟踪控制性能和较高的鲁棒性。
通过采用小波包神经网络实现了对心血管疾病进行智能诊断。
通过使用小波层实现时频域自适应特征提取，
通过前向神经网络实现对数据进行分类，
这一系统的正确分类率达到了94%，属于较高的准确率。

小波神经网络虽然在多个领域得到了应用,仍然存在一些局限性.基于信号提取精度与小波变换实时性的需求,为了提高实际应用效果,在设计小波基时应充分考虑具体应用场景的需求,以期在实际应用中获得更好的性能表现.

在应用中对实时性的需求同样要求我们依赖于DSP技术的发展来研制专门的处理芯片以满足相关需求。 混沌系统的第一个数学定义是上世纪70年代由Li-Yorke提出的。

由于它具有广泛的应用价值，自它出现以来就受到各方面的普遍关注。

在确定性的系统中出现的无序行为被称为混沌，在非线性系统中这是一种常见于其中的复杂动态现象。这种称为混沌运动的行为展现出遍历性和随机性的特点，并能按其自身规律在一定范围内不重复地遍历所有可能的状态而不陷入固定模式。

混沌理论所预示着非线性动力学体系中的混沌现象；其主要目标在于探索看似随机的现象中可能隐藏着的简单规律；进而寻求多种复杂问题间共有的基本规律。

在1990年，Kaihara、T.Takabe以及M.Toyoda等学者基于生物神经元所具有的混沌特性首次提出了混沌神经网络模型，并成功地将这一前沿领域的理论应用于人工神经网络领域中。该模型通过巧妙地模拟生物神经系统中的动态特性，在某种程度上实现了人工神经网络呈现出典型的混沌行为特征，并且这种行为模式与真实的人脑神经系统运行机制具有较高的相似度。因此，在这一研究方向上取得了一定的重要成果，并被认为是智能信息处理系统的重要组成部分之一

相较于常规离散型Hopfield神经网络而言, 混沌神经网络展现出更为复杂的动态行为特征.其主要表现为:通过在传统神经网络模型中融入 chaos 运动机制;该系统具备良好的同步能力;能够形成多样的 attractors 区域.

当神经网络在实际应用中遇到输入剧烈变化时，则表现出明显的抗干扰能力不足，则容易出现记忆丧失的情况。

该种神经网络系统中的动态记忆行为属于一种确定性动力学过程，在其运行过程中体现为特定的动力学特征与规律性行为特征的结合体。其基本功能体现在其对特定状态空间内的信息处理机制上，在这一过程中系统会根据当前所处的状态不断切换与之相关联的记忆单元状态组合体，并在此基础上完成对特定类型信息的有效存储与检索任务；在面对那些状态空间分布较为接近或者存在部分重叠的情况时，则可以通过其独特的动态联想机制能够有效地恢复并识别这些相似或部分重叠的记忆信息而不致产生混淆现象；这种特性是传统Hopfield神经网络所不具备的独特能力表现形式，在这一特性作用下系统的整体性能将得到显著提升。

由于混沌吸引子的吸引域存在性被证实,该系统具备了固有的容错功能.这种特性将为复杂的模式识别、图像处理等工程应用带来深远的影响.

混沌神经网络引起关注的另一个原因是，在生物体的真实神经元及神经网络中确实存在混沌现象，并且也具有一定的作用；通过动物学领域的电生理实验进一步证明了这一现象的存在及其重要性。

混沌神经网络因其复杂的行为模式，在动态联想记忆、系统优化、信息处理以及人工智能等领域受到了广泛关注。

考虑到 chaos 神经网络具备联想记忆能力；然而 chaos 神经网络的搜索过程缺乏稳定性；因此我们提出了一个调控方法用于调节和抑制 chaos 神经网络中可能出现的混乱现象；同时研究了 chaos 神经网络在组合优化问题中的应用

为了更好地应用混沌神经网络的动力学特性，并采取有效的措施对其存在的混沌现象进行调控，在现有研究基础上仍需对其结构进行优化设计与必要的改进，并对相关的算法研究也需要深入

以粗集理论为基础的研究（RoughSet Theory）是由波兰华沙理工大学Z.Pawlak教授于1982年首次提出的。作为一种用于分析数据的数学理论,该方法主要研究如何在不完整数据与不确定知识背景下进行表达.学习与归纳的方法.

粗糙集理论是一种新兴的数学工具，在分析或处理模糊信息与不确定数据方面具有独特的优势。其基本概念是通过属性约简过程，在不降低其分类性能的前提下，生成相应的决策表或分类规则。

当前，在多个领域获得广泛应用的粗糙集理论已经发展成熟，并被成功应用于机器学习、决策分析、过程自动化控制以及数据挖掘与模式识别技术支撑等

它们之间的共同之处在于都能在自然环境中发挥良好的作用。然而，在思维方式上存在显著差异：粗集理论方法主要模仿人类的抽象逻辑思维过程，而神经网络方法则主要模仿形象直觉式的思考模式。因此，在应用效果上也表现出各自的独特性质

粗集理论方法基于更加贴近人类对事物描述特性的定性、定量或混合性质的信息作为输入，在其输入输出空间之间的映射关系被简化表示为一个简单的决策表后完成学习过程，在分析不同属性的重要性时能够明确区分哪些知识属于冗余信息并确定哪些是有价值的知识而神经网络则通过非线性映射思想以及并行计算的方式利用其自身结构隐含地编码了输入与输出之间的关联知识

在粗集理论方法与神经网络方法处理信息时会遇到两大显著差别：其一为传统神经网络模型通常无法有效降低输入数据的空间维度；其二则是当输入数据的空间维度较高时基于传统神经网络的模型结构会变得较为复杂并且训练所需的时间也会相应增加；而粗集理论则通过分析数据间的内在联系在去除冗余特征的同时实现了对输入空间维度的有效缩减。

其二是在实际应用中，粗集方法由于对噪声较为敏感这一特点，在存在噪声的情况下，基于无噪声训练样本所获得的推理结果难以在真实环境中有良好的应用效果。相比之下，在面对干扰时具有较强的抗干扰能力。

通过综合运用该方法的理论基础和实践操作流程, 以粗集方法为基础对信息进行预处理, 将粗集网络设为前馈模块, 并结合预处理后的数据结构构建神经网络信息处理系统。

由于两者的优势互补，在结合起来后不仅能够降低信息表达的属性数量，并且也降低了整个神经网络体系的复杂度。同时具备较强的容错能力和抗干扰性能，在面对信息处理中的不确定性与不完整性时能够发挥出强有力的作用。

目前粗集与神经网络的融合已广泛应用于语音识别、专家系统、数据挖掘以及故障诊断等领域。在声源位置自动识别方面，神经网络与粗集被成功地结合起来使用；在专家系统的知识获取过程中同样也应用了这一技术组合方法。通过该技术组合方法的应用，在声源位置自动识别方面展现出显著优势，并且在专家系统的知识获取中也取得了更好的应用效果。其中粗集在处理不确定性和不精确数据方面具有独特的优势，并被用来进行相关工作处理。

在诸多领域中应用粗集与神经网络相结合的方法已有实例，在此基础之上进一步提升该方法的应用效能仍需解决以下问题：首先应当探索如何将模拟人类抽象逻辑思维的粗集理论方法与模拟形象直觉思维的人工智能系统（神经网络）构建更为有效的工作机制；其次应着重研究如何构建包含软计算能力和硬件支持能力在内的集成系统架构，并通过优化实现提高系统的实用价值。

与分形理论的结合自美国哈佛大学数学系教授BenoitB.Mandelbrot在其创造了一种全新的数学概念——即分形——之前，在上世纪七十年代中期就已经将这一概念引入并发展成为一种全新的科学方法论——即被称为分形理论，并且被赞誉为开创了二十世纪数学的重要里程碑

现已被广泛应用于自然科学和社会科学等各领域的多个分支领域，在当今国际科学发展的重要前沿领域之一。分形理论则系统地阐述了自然界中大量具有复杂结构与特征的现象所遵循的普遍规律。

它已被广泛应用在生物学、地球地理学、天文学、计算机图形学等各个领域。

借助分形理论对自然界中那些不规则、不稳定以及呈现高度复杂结构的现象进行说明，则能够收到明显的成效；另一方面，在结合神经网络时充分运用其非线性映射能力等优点，则能够实现更好的效果

分形神经网络在多个领域具有应用价值

分形图像压缩/解压缩方法具有显著的优势，在高压缩率与低丢失率方面表现突出；然而，在计算性能上相对不足；基于神经网络的并行计算特性应用其中不仅有效提升了原有算法的计算性能

采用神经网络与分形结合的方式用于识别果实形状，并通过分形分析获取多种水果轮廓数据的不规则特征；接着运用三层人工神经网络模型对上述数据进行识别处理，并对其不规则性特征进行评估分析

分形神经网络已在多个领域展现出了应用潜力。尽管如此，在这一技术的发展过程中仍存在诸多值得深入探究的问题：例如，“分形维数的物理意义是什么？”以及“在计算机仿真中如何实现其实际应用？”这些问题的回答将推动该领域的进一步发展。随着研究的深入推进，我们对分形神经网络的理解将更加透彻，并有望实现其更优的应用效果。

神经网络的国际最新研究方向

神经网络的发展趋势如何？

。

当前的人工智能技术发展迅速。虽然仍具备较高的应用潜力但这一技术存在一定的局限性目前尚不清楚其能达到何种效果因此在决策支持系统中这一技术并不算热门然而在这一点上人工智能仍具有明显优势如果云计算能够为人工智能提供一个辅助决策机制来控制误差的话或许就能使这一技术逐渐成熟起来1人工智能产生的背景自古以来

科学家们在生物学和神经科学领域投入了长期而不懈的努力。通过对其大脑进行深入观察与研究发现：人类大脑中的高级认知活动与其实体构造及其内部发生的生物、化学与电化学过程之间存在密切联系。由此形成了关于神经元网络模型与神经系统结构学说的重要理论依据：这些理论构成了后世神经传导机制及大脑功能学说的基础框架

基于这些理论基础，科学家们认为可以从仿制人脑神经系统的结构和功能角度来研究人类智能现象。

除此之外，在19世纪之前的时间里，无论是以欧几里得几何与微积分作为代表的纯粹数学领域，还是以牛顿力学为核心的经典物理学科体系，在整体上来说，这些经典的学科领域都属于线性科学范畴。

但是，在自然界中事物千变万化,无处不存着非线性现象,而人类神经系统亦然.这种复杂性和非线性的特性彼此交织,因此,深入研究非线性科学对于认识各种复杂系统而言具有关键意义.

为了深入认识客观世界, 我们必须对非线性科学研究. 人工神经网络就是一种非线性的, 与大脑智能相仿的网络模型, 从而应运而生。

因此，并非偶然发生的人工神经网络的创立归因于20世纪初科学技术充分的发展。在上世纪40年代初期开始研究的人工神经网络的发展经历了一个兴衰起伏的过程。

于1943年,W.S.Mcculloch与W.Pitts最先提出,这一理论模型首次以数理语言阐述了大脑信息处理机制的基本框架,尽管单个神经元的功能较为简单,但这一研究成果为后续神经科学的发展奠定了重要基础

1949年

在1957年时，计算机科学家Rosenblatt创造出了著名的感知机模型。该模型包含了一些关键的现代计算机原理，并代表了人工神经网络领域的第一个完整研究。它实现了神经网络研究在工程上的应用首次落地。

因为其广泛应用于模式识别和联想记忆等多个领域，在该领域开展研究工作的多个实验室都投入了对该领域的研究工作。然而，在声纳信号识别等技术领域取得了显著进展的同时，在军事科技方面也获得了突破性进展——当时有上百家实验室投入了对该领域的研究工作，并且美国军方甚至将其重要性置于"原子弹工程"之上给予了巨额资助

1960年，在由B.Windrow与E.Hoff共同创造的自适应线性单元中包含了多种技术。这种技术不仅用于自适应滤波、预测以及各种模式识别任务上，并且涉及到了广泛的应用领域研究。在此时的研究工作中已经取得了突破性的进展。

1969年，在美国著名的人工智能学领域里有两位杰出的研究者——M.Minsky与S.Papert出版了具有里程碑意义的《Perceptron》著作。他们理论中指出单层感知机无法解决异或问题等基本局限性，并进一步分析显示即使多层次感知机也无法突破瓶颈。这些观点犹如一盆冷水浇在当时研究者心头，在这之后近10年神经网络研究进入了一个缓慢发展的萧条期

在该期间内，
T.Kohonen提出自组织映射理论，
揭示了大脑神经细胞的自我组织特性、记忆机制以及兴奋性刺激规律；
S.A.Grossberg提出的自适应共振理论（ART）；
K.Fukushima提出认知机模型；
ShunIchimari致力于神经网络相关数学理论研究等，
这些研究为神经网络后续发展奠定了重要基础。

在1982年和1984年发表于美国科学院院刊的两篇论文中

1982年, 他提出了一种新的神经网络模型——hopfield 网络模型. 在对其研究的过程中首次提出了 hopfield 网络模型的概念, 并阐述了其稳定性判断标准.

1984年之后他研发出了能够实现网络模型架构的电子线路，并成功应用于神经网络系统的工程化设计方面。他的创新性工作为优化神经元行为模式的技术路径提供了关键依据。通过将神经网络应用于联想记忆系统的研究与实践探索，在这一领域取得了重要进展的同时也为后续开发高效的人工智能计算设备奠定了重要理论基础。

1984年Hinton等人首次在神经网络领域引入了模拟退火算法，并以此为基础开发了玻尔兹曼机网络模型。该算法通过系统性研究为神经网络优化计算提供了可靠的支持

于1986年, 由D.E.Rumelhart与J.L.McClelland两人合作提出的误差反向传播技术, 被视为神经网络领域具有深远影响的一种学习方案。

1987年美国神经计算机专家R.Hecht—Nielsen开发了一种反向传播神经网络算法，在该方法中网络架构展现出高度灵活性和简便的计算流程特点，并将其应用于模式识别、函数逼近以及统计分析等领域的研究与实践中。

1988年,L.Ochua等研究者开发出了细胞神经网络模型,该模型已在视觉初级处理中得到了广泛应用。为了适应人工神经网络领域的发展,1987年成立了国际 neural network society,并且确定了定期召开 neural network conference.

1988年1月NeuralNetwork创刊。1990年3月IEEETransactiononNeuralNetwork问世。

我国于1990年12月在北京举办了首届神经网络学术大会，并定将以后每年举办一次。中国神经网络学会在1991年南京创办了。IEEE与INNS联合举办的IJCNN92曾在北京举行过。

这些在推动神经网络研究与发展中发挥了重要作用，在九十年代初期，诺贝尔奖获得者Edelman首次提出了Darwinism模型，并在此基础上建立了 neural network system theory framework.

同年，在当年的基础上（基于前人的研究工作），Aihara等人通过推导与实验得出了一个混沌神经元模型；这一模型已被广泛认可并被视为经典的混沌神经网络模型；这种模型已被成功应用于联想记忆的研究中

Wunsch presented an AnnualMeeting at the 90OSA conference, which utilized photonic technology to implement the ART process. The learning mechanism incorporated adaptive filtering and inference capabilities, featuring rapid convergence and stability.

1991年,Hertz深入研究了神经计算理论,该理论在分析神经网络的计算复杂性方面具有重大的理论意义；Inoue等人提出了利用相互作用的混沌振荡子构建一个单个神经元,并以此为基础构建起一种混沌人工神经网络模型,从而开拓了该领域应用前景

1992年,Holland基于模拟生物进化的思路提出了遗传算法这一方法。
1993年,方建安等人运用了遗传算法来研究神经网络控制器,并取得了部分成果。

1994年Angeline及其团队依据前人进化策略理论基础构建了反馈神经网络的进化算法。
该算法广泛应用于模式识别与自动控制等多个领域。
廖晓昕系统性地发展了细胞神经网络的数学理论与方法。
这些成果为相关领域的研究提供了新思路。

HayashlY根据动物大脑中出现的振荡现象，提出了振荡神经网络。

在1995年，Mitra将人工神经网络与模糊逻辑理论、生物细胞学说以及概率论相结合，成功构建了模糊神经网络体系。这一创新性研究的实施，不仅推动了神经网络领域的研究发展，更为相关交叉学科的发展奠定了重要基础

Jenkins团队开发了一种新型的光学二维并行互连与电子学混合结构的光学神经网络体系模型，并成功证明了该网络体系能够有效避免陷入局部极小点；SoleRV及其团队提出了流体神经网络理论，并将其成功应用于昆虫社会行为模拟、机器人系统的集体免疫机制研究中，并为社会大系统分析提供了新的思路。

1996年,ShuaiJW等团队基于混沌神经网络的研究成果,在模仿人类大脑自我进化机制的基础上构建了自发展神经网络模型。

截至1998年，一些学者——包括董聪在内的研究团队——成功建立了并完善了广义遗传算法，并突破性地解决了多层前向网络拓扑结构的最优化以及全局最优解的收敛性。

在理论研究的推进下, 神经网络的应用领域已取得显著发展, 其涵盖范围极为广泛. 从其实现的技术手段而言包括: 计算机视觉; 自然语言处理技术涵盖三个核心环节: 识别、分析和生成; 智能优化算法; 智能化控制系统的设计与复杂系统的动态分析; 模式识别技术的应用与发展; 神经网络硬件设备的研发; 基于知识推理的知识型专家系统及其在人工智能领域的拓展.

涵盖多个领域包括神经生理学认识科学数理科学心理学信息科学计算机科学微电子学光学动力学生物电子学等。美国日本等国家在神经网络计算机软硬件研发方面取得显著进展目前已有一定规模的产品投入市场。

获得美军强有力的支撑后，“神经网络是解决机器智能的唯一希望”被确定为DSO计划的主要目标；其中一项持续8年的研究项目投入了相当可观的资金。

在欧洲共同体的ESPRIT计划中特别设立了一项专项研究项目"神经网络在欧洲工业中的应用"其中仅用于开发神经网络专用芯片一项就投入了金额为2.2亿美元据资料显示日本在该领域的投资规模约为美国的4倍左右

我国也没有放弃努力，在1990年以来国家自支持了南开大学的光学神经计算机等3个课题之后（注：此处应使用...表示数学公式），国家自然科学基金以及国防预研基金也都投入了大量资源用于神经网络研究。

另外，在人工智能领域取得了显著进展的众多国际知名机构纷纷投入到神经网络研究中去，并包括IBM、Siemens等企业在内的多家公司在这一领域投入大量资源进行深入探索。随着技术的不断进步与完善，在过去几年里神经计算机产品逐渐进入商业化应用阶段，并被国防部门、企业和科研机构广泛应用于技术开发。

海湾战争成为全球瞩目的焦点，在这一关键时刻上, 美国空军决定采用神经网络系统来执行决策与控制任务. 在这种强烈刺激和需求背景下, 人工神经网络必将实现新的突破, 这预示着该领域将进入一个新的发展阶段. 自1958年以来, 在神经网络领域取得了巨大的进展

人工神经网络是一门迅速发展的新兴学科，在这个领域中不断涌现最新模型、最新理论以及最新应用成果络绎不绝地出现。

当前的人工神经网络技术的发展前景受到现有技术局限性和社会智能化需求推动的影响。未来的主要研究方向将分为理论探讨与应用开发两大领域。（1）在方法论层面将利用神经生理学与认知科学的方法对大脑思维运行机制及智能计算原理进行深入探究；同时围绕着问题导向原则展开基础性理论研究。

人工神经网络提供了一个探索智能本质及人脑运作机制的有效途径；然而由于人类最初对神经系统缺乏深入认识，在理解其架构及运作机制方面仍显不足，并在一定程度上受到先验认知的影响。

例如，在Boltzmann机中通过引入随机干扰手段以规避陷入局部最小值问题的同时它也展现出显著优点但这一方法论存在不足之处即缺乏必要的神经生物学基础因此在推动人工神经网络的发展过程中只有与神经生物学研究相结合才能确保其理论与实践上的双重完善

不仅涉及神经科学、心理学以及认识科学等学科提出的重大问题，并且这些重大问题也构成向神经网络理论研究提出的挑战

因此在神经生理学与认知科学的研究中探索大脑思维与智能运作的基本规律是必要的；若取得新的突破则将重新塑造人类对智能与机器关系的认知。

基于神经科学领域的研究成果，在数学方法的基础上探究具备更高智能化程度的人工神经网络架构；深入分析各种网络算法及其性能特征；研究内容涵盖神经计算、进化计算以及系统的稳定性、收敛行为、计算复杂度分析等关键指标；最终目标是构建新的网络数学理论体系

基于神经网络的非线性特性而言，则可认为非线性问题的研究是神经网络理论发展的主要推动力。

特别是随着人们发现大脑中存在一种混沌现象以来，在利用混沌动力学指导神经网络研究或者通过神经网络产生 chaos 的过程中（注：原文没有括号），这是因为从生理学基础的角度而言是理解与研究 neural networks 的关键手段。

本研究主要涉及神经网络的软体仿真、硬体开发以及其在不同科技领域的应用研究

基于传统电子计算机技术基础之上，并非仅限于此。研究人员已经成功开发出基于专门设计的集成电路芯片构建的人工神经网络系统，并进一步采用光电子学与生物工程结合的技术发展出一系列新型仿生神经系统架构。基于当前技术的发展趋势来看，纯软件模拟型、虚拟仿真平台以及全硬件架构型的电子仿生神经网络系统具有广阔的前景和发展空间。

探索使神经网络计算机制与传统计算架构及人工智能技术深度融合也成为一项前沿课题；建议研发具备智能化发展的神经网络计算装置，并制定相应的研发计划包括光学神经型、分子级联型等智能型别系统以期取得突破性进展

4哲理（1）人工神经网络模型开创了认知论的新前沿领域。认知与大脑的问题长期以来一直受到学术界的高度关注。这一发现不仅涉及心理学和哲学的问题，并且在脑科学研究和思维科学研究中也构成了重要的研究议题。它不仅涉及心理学和哲学的问题，并且直接关联着物质与意识的哲学基础。

人工神经网络的进步促进了我们更加深入地从唯物主义与辩证法上理解认识与脑的关系，并开拓了新的认识视野

人类大脑作为一个复杂的并行计算系统，在神经科学领域具有重要研究价值。它具备认知能力、自我意识以及情感体验等多种高级神经功能。通过人工模拟手段能够更好地理解其运作机制有助于深化对思维过程及智能本质的理解。其研究不仅推动了认知科学的发展而且深入揭示了智能本质的内在规律

在探讨大脑的整体功能与复杂性时，人工神经网络为人们提供了新的洞见。

因为人类大脑内存在混乱现象，在这种情况下人们可以用混乱理论来解释大脑中的某些异常行为。因此 chaos dynamics models can serve as tools for modeling external worlds by humans in explaining complex cognitive processes. 进而可用于描述人类大脑的信息处理过程。

混沌与智能相关，在神经网络中融入混沌学理论有助于揭示人类形象化的思维方式方面的奥秘

人工神经网络的再度兴起源于其本质特征体现在对事物非线性的反映上。然而，在一定程度上它解决了智能系统如何从环境中自主学习的关键问题。与此同时，在认知学视角来看，在认识论层面而言

人工神经网络的再度兴起源于其本质特征体现在对事物非线性的反映上。然而，在一定程度上它解决了智能系统如何从环境中自主学习的关键问题。与此同时，在认知学视角来看，在认识论层面而言

基于其强大的并行处理能力以及显著的非线性全局作用特性，并具备良好的容错能力和强大的联想记忆功能，并显示出卓越的学习能力和适应能力等特性,从而成为研究智能机制及人脑运作原理的理想工具

然而由于认知问题本身的复杂性目前仍难以深入理解我们在研究脑神经网的工作原理及其神经元内部的信息处理机制例如在人脑中信息是如何被传输存储以及经过处理的记忆与联想如何形成大脑是否存在一种统一的信息处理系统

尚未获得较深的理解,因此必须努力构建人工神经网络系统来模拟人脑的各种功能模块,这一目标仍需在对大脑信息处理机制深入研究的基础上才能实现。

（2）推动人工智能技术发展的重要因素是实践与理论以及问题间的相互作用。伴随着社会实践活动范围不断扩大以及社会实践层次不断深化,人类所观察到的现象日益丰富多样且复杂多变,这促使人类采用多种不同的原因去进行解释。当各类自然现象可用同一根本原因加以说明,从而导致了各个学科间的交叉融合与统一,最终形成了现代的人工神经网络体系。

在起始阶段, 因这些理论化设计的网络模型较为基础, 因此导致其仍面临诸多问题, 并且在缺乏实践检验的情况下, 使得神经网络的发展相对迟缓

在理论研究深入发展的背景下，在问题逐步得到解决的过程中，在工程上获得应用后……如声纳识别获得成功，则迎来了神经网络的第一个发展高潮。

据Minsky所言, 感知器无法有效处理异或问题, 虽然多层次神经网络也未能突破这一限制, 神经网络的研究陷入了停滞,归根结底是由于对非线性处理缺乏有效的解决方案.

在理论领域持续取得新的进展，在实践中不断深化发展。如今已有实验证明Minsky的悲观观点已被证伪。当前，随着科学技术的高度发达和深入发展，科学家们逐步认识到非线性问题作为客观世界本质特征的现象。

人工神经网络领域因问题、理论与实践的相互作用而迎来了一次新的突破期。
目前人工神经网络面临的主要问题是智能水平相对较低。
同时，在理论体系和实现技术方面仍存在诸多挑战。
这些缺陷促使研究人员持续深入研究新的理论框架，并在实践中不断探索解决方案。

总结来说，在先前的现象中出现了不同解释的现象后，人们开始提出更为普遍且精确的原因来进行说明。

理论是支撑体系的基础性学科,实践则是推动发展的重要动力,然而单纯依靠理论与实践尚显不足,只有通过提出具体问题,才能引导科学家聚焦于特定领域研究,从而促使科学发现的进程不断推进;而科学发现带来的新问题又会不断激发新的思考维度,推动着科学家持续探索与创新

人工神经网络的发展无不体现着问题、理论和实践的辩证统一关系。

（3）推动人工神经网络发展的重要因素是各相关学科的贡献以及不同领域专家之间的竞争与协同。人工神经网络作为一门新兴边缘学科，在其发展过程中具有更为宽广的科学基础，并且是众多科研成果的综合体现。在Wiener的经典著作《控制论》中深入研究了人脑神经元的工作机制；Turing曾设想过B网络模型；Prigogine提出了非平衡系统的自组织理论，并因此获得了诺贝尔奖；Haken对大量元件协同作用以产生宏观效果的研究以及对非线性系统‘混沌’状态的研究也取得了重要进展。

科学的进步显著地影响了人工神经网络的研究领域，在这些领域的研究中我们可以观察到许多与生物神经网络相关的原理和概念。例如，在生物神经网络理论中探讨的侧抑制机制及其对视觉的感受野理论都为神经网络的发展提供了重要依据。

基于目前提出的超过百种的人工神经网络模型中

人脑是一个具有极强功能且架构极其复杂的生态系统，在信息论与控制论等学科发展的同时,生命科学与计算机科学也取得了显著进展。即使到现在为止,人类对于大脑信号处理机制的理解仍处于初级阶段,要揭示人脑运行规律不仅需要神经学家与心理学家等学科专家携手合作,还需深入探究人类智能行为的本质。

此外还需要哲学家参与在哲学思想与自然科学等多学科深度融合下逐步形成新的探索方法这一过程推动了思维科学从模糊向理性发展

而且，在不同领域的专家之间存在一种竞争关系与协调机制的结合体，在这种情况下有助于促进问题更加清晰地定义以及寻找最优解决方案。回溯神经网络的发展历程可知，在缺乏其他学科的支持下，并不存在统一的理论框架或是系统化的研究体系。只有当各学科之间建立起了有效的竞争关系与协作机制时，在这样的基础上构建起来的神经网络体系才真正得以实现并不断向前演进。

然而，在深入探讨了该领域中的各种应用研究后发现, 人工神经网络技术不仅促进了相关学科的进一步发展, 同时也促进了该技术体系的不断优化和完善

深度学习目前主要有哪些研究方向

矿压岩层控制领域的先驱者和缔造者成功构建了基于岩层运动机制的理论体系，在包括岩层运动预测与控制、矿山压力调控以及效果评估与决策制定等多个方面形成了系统的理论框架。我们致力于构建并完善以岩层移动为核心的实用型矿井

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深层学习被视为机器学习算法中的一种新兴技术，并被用来建立一个模拟人脑的神经元之间的信息传递机制。

从数据层次的角度来看待问题时所应用的技术被称为深层学习。这种技术不仅能够观察到数据的基本属性信息，并且能够进一步提取出更高阶的抽象信息来进行分析与建模。在这一领域中占据主导地位的是基于人工神经元构建起来的技术体系，在这种体系中复杂的数据表征关系主要由人工神经网络来完成。其中最基本的信息处理单元就是单个的人工神经元节点，在这一层面上构建起完整的模型架构才能实现有效的信息传递与处理功能。

此外，在研究方面也取得了显著进展

然而, 感知器仅限于执行基本的线性分类任务, 即使无法有效处理简单或不寻常的问题; 但一旦将网络引入计算层, 不仅能够应对特定国家的相关问题, 并且展现出良好的非线性分类能力

该方法由Rumelhar与Hinton于1986年提出，并成功用来解决两级神经网络中出现的复杂计算难题。该发现推动了对神经网络应用领域的研究热潮，并在多个层级上引发了广泛影响。

长期以来，在语音识别应用领域主要使用高斯混合概率分布模型来建模每个单元。
该方法结构简单、操作便捷，并适用于大规模数据训练。
该方法具备较为先进的分割训练算法，并能有效提升训练质量。
长期而言，在语音识别应用领域具有主导地位。

人工神经网络的发展

现代意义下对神经网络（特指人工神经网络）的研究普遍认为始于1943年美国芝加哥大学的生理学家W.S.麦卡ulloch与W.A.皮茨共同提出M-P神经元模型这一重要理论阶段，并已持续发展至今日，并已跨越整整六个甲子

在这六十年中，神经网络的发展走过了一段曲折的道路。

1965年M. Minsky与S. Papert合著的《Perceptrons》一书中详细揭示了感知机模型的局限性，并在其著作中明确表达了对这一领域研究前景持悲观态度的看法。这一研究成果导致了神经网络研究从其发展的鼎盛时期转入了停滞阶段，在神经网络的发展历程中留下了具有里程碑意义的第一个重要转折点。

在20世纪80年代初期, Hopfield及其团队开发的理论与Rumelhart领导的研究团队提出的模型共同奠定了现代神经网络理论的基础, 从而使得该领域的研究从传统阶段进入了一个快速发展的新阶段, 并 marking 神经网络发展史上的一个关键里程碑

在20世纪90年代后期, 随着研究人员对神经网络存在的局限性有了更加清晰的认识, 同时伴随着支持向量机等看起来可能更具前景的技术的发展, “神经网络”这个词不再像过去那样流行。

很多人看法是神经网络研究陷入停滞，并也认为支持向量机可能取代神经网络。

值得探讨的是

值得探讨的是

这段言论显然是出自著名支持向量机研究者的口吻，并且其中蕴含着独特的深意。事实上，在经历了1965年之后真正的低潮期后，如今神经网络所处的处境与之相比有着明显不同。

自1965年以来的一段长期期间内，在没有任何政府资助的情况下开展的人工智能相关研究几乎停滞；然而如今全球各国仍在持续为神经网络研究提供大量资金支持，并且从1965年以来的大部分神经网络研究人员转向了新的研究领域

实际上，在1965年之后神经网络陷入了停滞，并非因为该领域的研究遭受质疑；相反地，在如今相对平静的状态下，则是因为这一领域已达到成熟阶段，并有诸多技术应用于生产与生活之中。

存在这样一个普遍现象，在科学研究的某些领域里

就这一而言，在过去的几十年中各领域研究者一拥而上，在各类专业期刊中充斥着各种‘神经网络’相关内容。实际上存在一种异乎寻常的发展态势；目前而言，在这一领域内对于神经网络的研究已经逐渐进入了一个更为理性和正常的阶段。

就这一而言，在过去的几十年中各领域研究者一拥而上，在各类专业期刊中充斥着各种'神经网络'相关内容。实际上存在一种异乎寻常的发展态势；目前而言，在这一领域内对于神经网络的研究已经逐渐进入了一个更为理性和正常的阶段。

在这一时期里, 经过对以往研究成果中存在的问题与不足进行审视, 参考相关领域的发展动态, 有望开拓新的研究方向, 为其未来发展提供新的研究方向

机器学习领域的研究方向有哪些？刚开始攻读研究生时,大家的主要研究领域是机器学习.能否提供深入探讨的具体研究领域作为参考?

近年来以来，在人工智能领域取得了显著进展的诸多技术受到了人们的关注与重视，并在解决实际问题时提供了有效的解决方案。

为了更好地了解机器学习的发展及其相关技术（包括深度学习、强化学习、对抗学习、对偶学习、迁移学习、分布式学习以及元学习），研究人员和学生可以明确各个领域的研究方向有哪些。这种做法非常明智。以便根据个人兴趣和专长选择最适合的研究领域。

�基于多层次非线性神经网络构建的深度学习体系与传统机器学习方法存在显著区别。该技术框架属于一类端到端的学习体系，在这一架构下可以通过直接处理原始数据进行自主建模，并自动生成特征并逐步提取高层次特征以完成回归分析、分类识别以及排序等功能。

随着深度学习的发展，在计算机视觉、语音处理以及自然语言理解等领域都取得了显著进展

在过去的几十年间

强化学习于2016年3月由DeepMind公司设计的基于深度卷积神经网络和强化学习的AlphaGo系统以4比1的成绩战胜了顶尖职业棋手李世乭并首次实现了无需使用让子便战胜围棋职业九段棋手的人工智能程序。

此次比赛标志着人工智能历史上的一个重要转折点，并让强化学习在机器学习领域脱颖而出成为一个热点研究方向

强化学习作为机器学习的一个细分领域，在研究智能体（agent）如何在动态系统或环境中以试验性地探索的方式进行知识积累时发挥重要作用。这种探索过程主要通过智能体与环境互动所获得的奖励信号来调整行为模式，并最终优化长期累计奖励或总回报。

由于其普遍性的特点，在多个相关领域内也进行了深入研究。例如涉及的领域包括博弈论与控制理论等基础科学领域，并延伸至运筹学与优化理论等应用性较强的技术方向。

基于知识蒸馏的方法是一种有效的知识重用策略，在深度学习领域具有广泛的应用前景

由于不同学习任务之间都存在一定的关联性（例如都是基于图像识别的任务），因此在完成一个学习任务后所获得的知识点（模型参数）就可以为解决其他相关联的任务提供帮助。

迁移学习目前已成为机器学习的重要方向之一，并且仍具有广阔的发展前景。对抗学习基于传统深度生成模型存在一个主要缺陷：该模型倾向于通过追求最大似然估计来优化生成过程，在此过程中容易导致生成质量受到影响。

抗干扰学习通过抗干扰行为（如生成抗干扰样本或采用抗干扰模型）来提升模型的稳定性，并增强数据生成的效果。

近年来，在对抗学习思想指导下开展无监督学习的生成对抗网络（GAN）已被广泛应用于图像处理、语音识别以及文本分析等多个领域，并被视为无监督学习的重要核心技术之一。

对偶研究作为一种新型的学习范式，在其基本思想上实现了基于机器学习任务间对偶属性的应用与探索。研究者们通过这一方法不仅实现了反馈机制与正则化的有效结合，并且能够促进和强化整个深度模型的学习过程。该方法成功地减少了深度学习对于大规模人工标注数据的需求。

对偶研究作为一种新型的学习范式，在其基本思想上实现了基于机器学习任务间对偶属性的应用与探索。研究者们通过这一方法不仅实现了反馈机制与正则化的有效结合，并且能够促进和强化整个深度模型的学习过程。该方法成功地减少了深度学习对于大规模人工标注数据的需求。

对偶学习的思想已被广泛应用于机器学习的诸多领域中，在机器翻译任务中得到了重要应用，在研究如何实现图像风格转换的过程中也发挥了关键作用，并在探索问题的回答与生成过程方面取得了显著进展。此外，在开发图像分类任务中的生成模型时也得到了广泛应用，在研究如何实现文本分类任务中的生成模型时也得到了广泛关注，并在多个领域如从图像到文本以及从文本到图像的任务中得到了有效应用

�分布式学习是一种分布式的机器学习技术体系，在提升训练效率方面具有显著作用，并且能够明显提升机器学习算法的速度和效果；该体系的应用领域得到了显著扩大。

当分布式遇上机器学习时

meta-learning（ML领域中的新研究热点）是近年来机器学习领域中的一个重要研究方向。
从字面意思来看，掌握方法去。
其核心在于对自身学习机制的理解以及灵活适应。
与传统的仅完成特定任务不同。

具体而言，一个元学习器应当具备自我评估其学习策略的能力，并根据不同的学习场景相应地优化其学习机制。

机器学习目前最热点的研究方向是什么?

方向如下：聚焦于神经网络与深度学习领域；这些技术属于机器学习的重要组成部分；它们当前研究热点——构成深度学习的核心基础

通过学习神经网络不仅能使你熟悉一门强大的机器学习方法，并且也能助于加深对深度学习的理解

简介部分：人工神经网络系统（ArtificialNeuralNetworks, 简写为ANNs）也被简称为神经网络系统（Neural Networks, NNs），有时也被称作连接模型（Connection Model）。它模拟了动物神经系统的行为模式，并被构建为一种用于进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

这种网络基于系统的复杂程度进行设计，并通过调节内部大量节点之间的相互连接关系来实现信息处理的结果。

神经网络有什么理论支持

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人工神经网络（Artificial Neural Networks, 简称ANN）也被简单地称为人工神经网络（ANN）、人工前馈网（Feedforward Network）或其他名称如连接模型（Connection Model）。它是一种模拟生物神经系统行为特征的算法数学模型。

该网络基于系统的复杂程度进行设计，并通过优化内部大量节点之间的相互连接关系来最终实现信息处理的目标。神经网络可用于多种领域包括模式识别任务的应用以及信号处理等技术，并广泛应用于知识工程和专家系统应用中；同时涉及优化组合技术以及机器人控制等多个方面。

在神经网络领域持续深化的过程中，其应用范围也将进一步扩大。神经网络的研究主要包含理论研究和应用研究两大类研究领域。

理论研究可划分为两大类：一类是主要运用神经生理与认知科学深入探讨人类思维的规律及其智能机理；另一类则主要运用其他相关学科进行分析。

基于神经基础理论的研究成果 foundation research outcomes of neural networks ，借助数学方法 quantitative methods 探讨更具功能体系健全 functional architecture and superior performance metrics 的人工神经网络 model ，深入剖析网络算法及其性能 characteristics of network algorithms and system performance ，涵盖稳定性 stability 、收敛性 convergence 、容错性 fault tolerance 以及鲁棒性 robustness 等关键指标；同时发展新型的网络数理理论 theoretical framework ，包括神经网络动力学 neural network dynamics 研究以及非线性神经场 nonlinear neural field 分析等

应用研究主要包含两大类：一类是针对神经网络系统的仿真实验研究；另一类是探索其在多个领域的具体实施步骤的技术应用。

深度学习与神经网络有什么区别

探讨深度学习与神经网络之间的差异之处：传统多层神经网络完成的任务主要包括：将特征映射到值；其中关键在于人工指定这些特征；而深度学习则通过自动生成从信号到特征再到值的过程来完成任务

此外，在引入机器学习的过程中（或者之后），深度学习作为一种新兴的研究领域，在机器学习领域中也得到了广泛应用，并逐渐趋近于这一目标即为人工智能。

深度学习的核心在于从样本数据中提取其内在规律以及表达层次的信息；这些信息在处理诸如文字、图像和声音等多类型数据时具有重要意义。

它的最终目标是让机器具备模仿人类的分析与学习能力，并能解析文字、图像以及声音等多种形式的数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音与图像识别领域所达到的效果远远超过了以往的相关技术。

它的最终目标是让机器具备模仿人类的分析与学习能力，并能解析文字、图像以及声音等多种形式的数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音与图像识别领域所达到的效果远远超过了以往的相关技术。

深度学习已被广泛应用于多个领域中，在搜索技术（如搜索引擎系统）、数据挖掘（如数据分析领域）、机器学习（如监督学习模型）、机器翻译（如自动翻译系统）、自然语言处理（如文本分析工具）、多媒体学习（如视频处理算法）、语音识别（如语音转换系统）以及推荐系统（如个性化推荐引擎）等都取得了显著的应用效果。

深度学习让机器模拟人类的视听与思考活动，并解决了众多复杂的模式识别问题，在推动人工智能相关技术的巨大发展的同时也带来了诸多创新应用。而神经网络则可分为两类：一类是生物神经网络；另一类是人工神经网络。

生物神经网络即为生物体内的大脑神经系统及其组成部分系统化阐述。其主要功能是赋予生物产生自我意识的能力同时也能帮助实现思考能力的同时还能促进行动行为的发生。在研究领域中神经网络可分为两大类首先是广泛存在的生物神经网络其次是用于仿生技术的人工神经网络。

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks, 简写为ANNs）也可被称为神经网络（NNs）或即为连接模型（ConnectionModel）。它是模拟动物神经系统的行为模式的一种算法数学模型，并具备分布式并行的信息处理能力。

这种网络基于系统的复杂程度进行设计，并通过调节内部大量节点之间的连接关系来实现信息处理的目的。人工神经网络是一种模拟生物神经系统结构的信息处理数学模型。

在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。