简述神经网络具备的特征,神经网络的典型结构有

1、简述人工神经网络的结构形式

神经网络有多种分类方式，例如，按网络性能可分为连续型与离散型网络，确定型与随机型网络:按网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络。本章土要简介前向神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络。
前向神经网络是数据挖掘中广为应用的一种网络，其原理或算法也是很多神经网络模型的基础。径向基函数神经网络就是一种前向型神经网络。
Hopfield神经网络是反馈网络的代表。Hvpfi}ld网络的原型是一个非线性动力学系统，目前，已经在联想记忆和优化计算中得到成功应用。
模拟退火算法是为解决优化计算中局部极小问题提出的。Baltzmann机是具有随机输出值单元的随机神经网络，串行的Baltzmann机可以看作是对二次组合优化问题的模拟退火算法的具体实现，同时它还可以模拟外界的概率分布，实现概率意义上的联想记忆。
自组织竞争型神经网络的特点是能识别环境的特征并自动聚类。自组织竟争型神经网络已成功应用于特征抽取和大规模数据处理。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、神经网络有哪些主要分类规则并如何分类？

神经网络模型的分类
人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类神经网络的典型结构有。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。
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按照网络拓朴结构分类
网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。
层次型结构的神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层（隐层）、输出层。输出层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传给中间各隐层神经元；隐层是神经网络的内部信息处理层，负责信息变换。根据需要可设计为一层或多层；最后一个隐层将信息传递给输出层神经元经进一步处理后向外界输出信息处理结果。
而互连型网络结构中，任意两个节点之间都可能存在连接路径，因此可以根据网络中节点的连接程度将互连型网络细分为三种情况：全互连型、局部互连型和稀疏连接型
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按照网络信息流向分类
从神经网络内部信息传递方向来看，可以分为两种类型：前馈型网络和反馈型网络。
单纯前馈网络的结构与分层网络结构相同，前馈是因网络信息处理的方向是从输入层到各隐层再到输出层逐层进行而得名的。前馈型网络中前一层的输出是下一层的输入，信息的处理具有逐层传递进行的方向性，一般不存在反馈环路。因此这类网络很容易串联起来建立多层前馈网络。
反馈型网络的结构与单层全互连结构网络相同。在反馈型网络中的所有节点都具有信息处理功能，而且每个节点既可以从外界接受输入，同时又可以向外界输出。

3、神经网络包括卷积层，还包括哪些层

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，在其人工神经元中能够响应覆盖范围内的局部单元组合而成。与传统的人工神经网络相比，在处理大型图像数据时表现出色，并被广泛应用于计算机视觉领域[1]。该网络主要由卷积层（alternating convolutional layer）和池化层（pooling layer）构成。

参考文献

4、神经网络的历史是什么？

沃伦·麦卡洛克与沃尔特·皮茨（1943）运用数学理论及阈值逻辑概念构建了一种神经网络计算模式。这种模式的确立使对神经网络的研究分道扬镳：一方面聚焦于大脑中生物过程的本质机理；另一方面则致力于探讨其在人工智能系统中的具体应用场景。

一、赫布型学习

二十世纪40年代后期心理学家唐纳德·赫布基于神经可塑性理论提出了一个关于学习的认知假设。该假说被称为赫布型学习，并被认为是典型的非监督式学习机制，并于20世纪60年代被推广为长期增强作用模型的早期版本。20世纪48年之后的研究人员将这一计算模型的概念应用于B型图灵机。

法里和韦斯利·A·克拉克于1954年首次运用了电子计算机，在麻省理工学院模拟了赫布式神经网络。纳撒尼尔·罗切斯特及其团队于1956年在IBM 704型电子计算机上模拟了抽象神经网络的行为。

弗兰克·罗森布拉特发明了感知机系统，并将其归类为一种模式识别技术。该系统通过简单的加减法实现了两层的学习网络结构。罗森布拉特进一步利用数学符号描述了传统感知机所不具备的一种关键结构——异或回路（XOR circuit）。然而，在传统神经网络中无法处理这类问题

在马文·明斯基和西摩尔·派普特（1969）发表一篇关于机器学习的重要论文之后，在一段时间内神经网络的研究陷入了停滞状态。他们揭示了神经网络体系中存在两个核心问题。

第一部分指出基本感知机无法解决异或问题。第二部分强调在现有条件下 computers 无法完成 large neural networks 所需的 long computation time. 第三部分表明 until computers achieve stronger computational power 神经网络研究进展缓慢.

二、反向传播算法与复兴

随后提出的具有里程碑意义的技术是由该学者提出的。该方法成功地应对了异或问题，并且拓展至解决更复杂的多层神经网络训练问题。

在20世纪80年代中后期, 联结主义随后兴起, 成为当时人工智能研究领域的热门话题. 该领域的先驱者戴维·鲁姆哈特与詹姆斯·麦克里兰德合著的教材详细阐述了联结主义如何在计算机上模拟人脑神经网络的行为.

虽然过去认为人工神经网络只是生物体内的电信号传输这一现象的一种简化类比模型,但这一假设本身也引发了不少学者间的激烈争论,因为不同研究者对"简化"这一概念的理解本身就各具特色,甚至可能产生根本性的认识分歧。就目前而言,围绕着该模型与真实的大脑功能之间关系的确切性问题,科学界依然众说纷纭,许多研究者对于当前建立的人工神经网络与其在模拟真实神经系统运作方面所取得的效果之间的关联性仍存有疑虑

其在机器学习领域的普及程度逐步超越了传统的人工神经网络模型；然而，在21世纪初期出现的深度学习技术彻底改变了这一格局，并引发了对该领域研究者和实践者的广泛关注与热情。

三、2006年之后的进展

该技术基于CMOS开发出了专门用于生物物理模拟及神经形态计算的专用设备。最新研究表明，在处理大规模主成分分析及卷积神经网络任务时，新型纳米设备展现显著的应用潜力。

一旦获得成功结果，则将开发出一种新型神经计算装置。该装置的独特之处在于其遵循学习机制而非传统编程方法，并且其基础架构本质上是一种模拟而非数字化的系统架构。尽管其首个实际应用可能仍将是基于CMOS技术的数字设备。

在2009至2012年间期间内期间内

如Alex Graves et al.所展示的那样, 他们采用了一种双向、多层次的LSTM架构, 在2009年的ICDAR竞赛中取得了三项关于连笔字识别的比赛胜利;此外, 在开始训练前, 并没有掌握即将学习这三种语言的相关信息

IDSIA的研究团队由Dan Ciresan及其同事共同领导，在采用该方法的基础上开发出了一种高效的模式识别系统，并在多个国际比赛中取得了优异成绩

他们的神经网络也是首个在关键性能评估标准上实现突破的人工模式识别器，在IJCNN 2012交通标志识别比赛以及NYU Yann LeCun领导的MNIST数据集上均展现了卓越性能。

类似的，在1980年Kunihiko Fukushima发明了neocognitron以及视觉标准架构（这些架构受到David H. Hubel和Torsten Wiesel在初级视皮层中研究发现的那种既简单又复杂的细胞启发），它们具有深度且高度非线性特征，并且能够通过多伦多大学杰弗里·辛顿实验室采用无监督学习方法来进行训练。

在2012年的时候，神经网络呈现了迅速的发展态势。这一现象的主要原因在于计算技术的进步所导致的结果是许多复杂运算成本得以降低的情况发生。以AlexNet为代表的一系列创新性研究推动了深度学习体系中的大量新兴架构逐渐崭露头角。

在2014年时提出了残差神经网络的技术框架，在这一技术的基础上极大地突破了传统神经网络在深度方面的局限性，并为深度学习的发展奠定了基础

构成

典型的人工神经网络具有以下三个部分：

Structure architecture 指定了网络中的变量及其相互间的拓扑关联关系。例如，在神经网络中, 变量可以表现为神经元间连接所对应的权值以及单个神经元活动状态的具体数值。

2、激励函数（Activation Rule）大多数神经网络模型都具有一个基于短期动态规则的机制，在这种机制下，单个神经元的行为会受到其他神经元活动的影响，并用于定义其激励值的变化范围或大小。通常情况下，在神经网络中，在给定当前输入信号后，各层神经元都会根据前一层传递过来的信息来不断调整自身的激活阈值或激发程度等关键参数值，并且这些参数值由该网络本身的架构所决定。

3、学习规则（Learning Rule）定义了网络中权重在时间推进过程中的变化情况。这种情形通常被视为一种长期范围内动力学行为的表现。在计算过程中会基于神经元产生的激励信号来调整权值；此外，在某些情况下也会考虑到监督者提供的目标输出与当前节点输出之间的差异以及各层节点之间的相互影响因素。

例如，在手写字符识别任务中使用的一个神经网络模型中包含一组输入层神经元。这些输入层神经元将被输入图像数据激活。其激励值经过加权求和，并通过预先设计的非线性激活函数进行转换后传递至后续的隐藏层或输出层神经元。

这一过程会反复进行, 直到输出神经元被激活. 最终, 输出神经元的激励水平直接决定了系统识别出哪一个字母.

5、有哪些深度神经网络模型？

当前广泛使用的深度神经网络模型主要包括（CNN）卷积神经网络、（RNN）递归神经网络、（DBN）深信度网络、（AutoEncoder）深度自动编码器以及（GAN）生成对抗网络等。

递归神经网络本质上包含了两种类型的神经网络：循环型神经网络和分层递进型结构化模型。其中一类是基于Recurrent NeuralNetwork原理设计的循环型架构；另一类则是采用Recursive Neural Network理论构建的分层递进式模型体系。这类模型尤其擅长处理具有序列特性的数据，并能在信息存储过程中持续保持对输入数据特征的感知能力。在模式识别和图像分析方面展现了卓越的能力。

针对深度神经网络模型的学习内容, 推荐CDA认证数据分析师相关的专业课程。该课程采用项目实践与案例分析的方式培养学员的数据挖掘能力, 在教师设计的具体业务场景中, 由教师逐步提出业务问题, 学员则逐步分析并动手解决这些问题, 最终掌握独立开展数据分析工作的核心技能。通过这样的教学模式, 可以有效激发学员的主动思考能力和自主学习精神, 使得他们在实际工作中能够迅速将所学知识转化为可直接运用的能力, 并能在不同背景下灵活应对各种数据分析挑战。