神经网络研究主要内容,神经网络最新研究方向

神经网络属于什么的研究范畴

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

图神经网络是什么？

人工神经网络涉及什么专业

BP神经网络的研究方向

神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面：（1）生物原型研究。

从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。（2）建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。

其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。（3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。

这方面的工作也称为技术模型研究。（4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。

纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。

为什么有图卷积神经网络？

本质上说，世界上所有的数据都是拓扑结构，也就是网络结构，如果能够把这些网络数据真正的收集、融合起来，这确实是实现了AI智能的第一步。

所以，如何利用深度学习处理这些复杂的拓扑数据，如何开创新的处理图数据以及知识图谱的智能算法是AI的一个重要方向。

深度学习在多个领域的成功主要归功于计算资源的快速发展（如GPU）、大量训练数据的收集，还有深度学习从欧几里得数据（如图像、文本和视频）中提取潜在表征的有效性。

但是，尽管深度学习已经在欧几里得数据中取得了很大的成功，但从非欧几里得域生成的数据已经取得更广泛的应用，它们需要有效分析。

如在电子商务领域，一个基于图的学习系统能够利用用户和产品之间的交互以实现高度精准的推荐。在化学领域，分子被建模为图，新药研发需要测定其生物活性。

在论文引用网络中，论文之间通过引用关系互相连接，需要将它们分成不同的类别。自2012年以来，深度学习在计算机视觉以及自然语言处理两个领域取得了巨大的成功。

假设有一张图，要做分类，传统方法需要手动提取一些特征，比如纹理，颜色，或者一些更高级的特征。然后再把这些特征放到像随机森林等分类器，给到一个输出标签，告诉它是哪个类别。

而深度学习是输入一张图，经过神经网络，直接输出一个标签。特征提取和分类一步到位，避免了手工提取特征或者人工规则，从原始数据中自动化地去提取特征，是一种端到端（end-to-end）的学习。

相较于传统的方法，深度学习能够学习到更高效的特征与模式。图数据的复杂性对现有机器学习算法提出了重大挑战，因为图数据是不规则的。

每张图大小不同、节点无序，一张图中的每个节点都有不同数目的邻近节点，使得一些在图像中容易计算的重要运算（如卷积）不能再直接应用于图。此外，现有机器学习算法的核心假设是实例彼此独立。

然而，图数据中的每个实例都与周围的其它实例相关，含有一些复杂的连接信息，用于捕获数据之间的依赖关系，包括引用、朋友关系和相互作用。最近，越来越多的研究开始将深度学习方法应用到图数据领域。

受到深度学习领域进展的驱动，研究人员在设计图神经网络的架构时借鉴了卷积网络、循环网络和深度自编码器的思想。为了应对图数据的复杂性，重要运算的泛化和定义在过去几年中迅速发展。

将来若想研发神经网络计算机应该报什么专业？

神经网络计算机，大白话就是人工智能了人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。

研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。

要想研究人工智能，本科专业是数学、计算机、自动化、控制工程相关专业对以后深入学习会比较有优势，但是人工智能如与交通运输相结合，所以学交通运输工程也是很好的选择。

你起码要修好的基础有：高等数学（特别微分，求导），矩阵论（线性代数），概率，和英语（高水平的论文都是英文）以上完成以后恭喜你点开人工智能基础天赋树。然后你就可以愉快的找在网上找公开课上课了。

推荐cs229（吴恩达教授，斯坦福大学）深度学习课程，台湾李宏毅老师机器学习课程（国语，对中国人比较友好）。第二阶段完，这个阶段完了以后你应该对于编程和机器学习有一些基本认识了。

然后你可以找找自己的兴趣。

想走计算机视觉的去看看ted李飞飞的演讲，如何教计算机认识图片，想走自然语言处理的也可以找找相关素材，我是cv(计算机视觉）走cv可以继续cs231（李飞飞el，斯坦福）走nlp(自然语言处理）的cs224(斯坦福课程）第三阶段完第四阶段就是看论文，敲代码，复现实验什么的了。

估计3年过去了，你看见我这个回答的时候可能已经做出了自己的决定，给后来人一点微小的贡献把。帮你在网上找几份，归纳了下的。觉得有道理。总结下就是，想玩人工智能啊，不是某一学科的事情。请认真考虑。望采纳。