网络攻防技术的技术基础,网络攻防原理与技术

1、人工神经网络好学吗

在人工智能领域中占据重要地位的是神经网络，在解决复杂问题方面独树一帜。如今在各个领域都取得了显著应用，并且这一技术的发展速度之快也让人惊叹不已。这也推动了相关领域的深入研究，并且研究表明这种技术具有广泛的应用前景。对于那些充满热情并愿意付出努力的人来说，在这一领域取得成就并非难事。“打好数学基础”是一个非常重要的第一步，在这一过程中最好能进行相应的编程实践以加深理解。“最好能进行相应的编程实践以加深理解”，这对于你的学习会有帮助。“祝你取得好成绩！”

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、研究神经网络算法找什么工作比较好

人工神经网络在信息领域、医学、经济领域、控制领域、交通领域、心理学领域都各个领域都有应用，理论上说，在这些领域都可以就业神经网络攻防算法好做吗。但是如果要追求对口，建议还是去人工智能或软件公司就业。其实你平时研究的方向和你今后工作的方向没有直接关系，换个方向你一样能做，因为你学会的是思维方式。
现代信息处理要解决的问题是很复杂的，人工神经网络具有模仿或代替与人的思维有关的功能， 可以实现自动诊断、问题求解，解决传统方法所不能或难以解决的问题。人工神经网络系统具有很高的容错性、鲁棒性及自组织性，即使连接线遭到很高程度的破坏， 它仍能处在优化工作状态，这点在军事系统电子设备中得到广泛的应用。现有的智能信息系统有智能仪器、自动跟踪监测仪器系统、自动控制制导系统、自动故障诊断和报警系统等。

3、决策树算法和神经网络算法哪个难

难以明确指出题主所指的具体困难是什么
在处理实际问题时
决策树相对而言较为简单，并且提供了现成的实现包如CART和C4.5等；
而神经网络由于涉及大量参数的手动配置和调整
从算法推导的角度来看
两者的复杂程度相当；
然而
在决策树的设计中可能略显简单一点；
对于神经网络
则需要使用链式法则（Chain Rule）配合如BP或SGD进行训练。

4、为什么神经网络算法难以在工程上得以应用

三层以上的结构 其从计算资源的角度来看负担过重。另一方面来说 工程问题是本质上一个实践性很强的问题 因此涉及的因素错综复杂。受限于现有数据资源 我们很难收集到如此多样的样本信息。然而 即使采用一些统计学方法 仍然能够取得不错的应用效果。比如SVM这种单层的网络模型 在某些应用场景下表现尤为出色。

5、神经网络优缺点，

优点：

该系统具备自主学习能力。例如，在进行图像识别任务时，在先对系统导入大量不同类别图像样本及其应识别结果后, 该系统经过自主学习训练能够逐步掌握识别相似类型图片的能力。

自我学习功能对于预测具有至关重要的作用。展望未来的人工神经网络计算机将会利用先进算法实现经济预测、市场分析和效益评估，并且其应用前景非常广阔。

（2）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。

（3）该算法能够快速寻找到优化解。解决复杂问题的优化解通常需要显著的计算资源。通过专门针对该问题设计的人工神经网络模型，在运行时能够有效减少所需计算量，并充分发挥计算机处理能力。

缺点：

（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。

（2）无法向用户提供必要的信息，并且在数据不足时神经网络也无法正常运行

将所有问题的特征转化为数字，并将所有的推理过程转化为数值计算，则必然导致大量信息的丢失。

（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。

扩展资料：

神经网络发展趋势

人工神经网络具有独特的强大的非线性数据处理能力。该方法能够有效克服传统人工智能技术在直观感知方面的不足,例如模式识别、语音识别以及对非结构化数据的处理能力。该技术已在神经专家系统、模式识别与分类、智能控制与优化以及预测分析等领域得到了广泛应用。

将人工神经网络与其他传统方法相结合的策略将成为推动人工智能和信息处理技术不断向前发展的关键因素。近年来的研究表明，在模拟人类认知路径的基础上进行深入研究的人工神经网络正朝着更加成熟的方向迈进。该研究不仅与其他领域如模糊系统、遗传算法以及进化机制等技术相结合，并且已经形成了计算智能体系，并成为人工智能领域的重要发展方向，在实际应用中得到了广泛的发展。

应用信息几何理论于人工神经网络领域研究工作取得新进展。在人工智能技术不断深化发展的背景下，在这一前沿交叉领域内取得重要成果。目前关于"大模型"的概念还在探索阶段，在这一基础上提出了许多新观点和新问题。基于光电子结合的人工智能系统构建的人工智能计算设备不仅性能优越而且应用前景广阔。

神经网络已被广泛应用于多个领域，在这一过程中表现出了良好的应用效果。然而，在其研究内容方面仍有许多待探索之处。具体而言，在具备分布存储能力、并行处理能力、自主学习能力、自我组织能力以及非线性映射特性的基础上与其它技术相结合形成的综合方法及综合系统已逐渐成为当前研究的重点领域之一

考虑到其他方法各自具有独特优势，在现有研究中已经取得了显著成果的基础上，提出了一种新的融合策略——通过融合神经网络与其他技术手段（如专家系统和遗传算法），从而实现各技术优势的互补利用和整体性能的提升。目前在相关领域的研究工作主要集中在将神经网络与模糊逻辑、专家系统以及遗传算法等基础理论相结合形成综合解决方案，并且在小波分析和混沌理论的基础上进一步拓展了其应用范围。此外，在粗集理论、分形理论以及证据理论等新兴领域也取得了重要进展，并且逐渐形成了一个多元化的研究框架。

参考资料：

6、神经网络算法的局限性

神经网络算法存在一定的局限性：能够应用均值函数但这个过程会产生一个平均向量来表示节点之间的关系。然而需要注意的是，在某些特定情况下这些向量可能无法区分不同的图结构因此均值函数不具备单射特性。

即便两个图结构不同，在对节点v和v’进行平均嵌入融合时（其中每个节点的嵌入分别由不同的颜色表示），其融合结果将是相同的。

真正关键的是，在这一过程中你能够通过特定函数f(x)将每个嵌入体映射到一个新的嵌入空间，并通过求和操作生成一个单射函数。在证明过程中, 该方法必须满足以下两个必要条件: 其中X必须是可数集合，并且任何多重集都具有界。

实际上，在训练过程中，并没有机制能够确保这种单射性。此外，在某些情况下还可能存在一些图，在GIN算法下无法被区分开来；然而，在WL方法下，则能够实现对这些图的有效区分。因此，这构成了对GIN模型的一个关键假设条件：如果这一假设被违背，则GIN算法的表现可能会受到严重影响。

神经网络算法的普适性是：

分析模型的局限性往往有助于获得对模型的理解。然而，在实际应用中，无法从网络中获取的具体特征知识并不依赖于训练阶段。

此外，在深入理解与模型相关的任务难度方面具有重要意义的不可能性结果（impossibility result），从而提供了选择模型超参数实用指导。

以图为研究对象探讨分类问题。为了训练一个有效的图分类器，在同一类别与其他类别之间区分的前提下，需要识别该类别内部共同拥有的属性特征，并通过这些特征判断新输入的图是否符合这些学习到的属性特征。

但是，在具备足够深度的情况下（即测试集足够多样化），如果能够利用图神经网络表明上述决策问题不存在解决方案，则我们可以确定：无论采用哪种学习算法（比如监督式或无监督式），该特定网络都无法实现对测试集进行正确的分类。因此，在设计实验时：我们应当着重关注那些具备更高计算能力（即比现有计算下限更深）的网络结构。

7、求大神提供经验如何在最短时间内掌握神经网络算法（matlab） 5

存在多种不同的神经网络类型，在开始深入研究之前，请先掌握核心神经网络架构的基础知识。为了加深理解，在后续的学习中可以尝试编写不含框架包的代码实现。在初期阶段避免依赖现成工具箱进行编码，在这种情况下你无法观察到模型内部的工作原理。通过将理论知识与手动编码相结合，并逐步构建模型架构来深入理解这一过程会更加有效。一旦你掌握了基础类型的神经网络原理和实现方法，在面对其他变种时会更容易理解和应用。

8、神经网络算法 遗传算法 模糊算法 哪个好

并无一种算法更为卓越的说法，因为每种算法都具有独特的价值。仅能说明某类算法在解决特定问题时展现出更为优异的效果。

神经网络不能被视为一种传统意义上的算法，在其设计中包含复杂的数学模型架构。其中各个神经元的权重和阈值通过特定训练算法推导得出，在处理非线性问题方面具有显著优势，并特别适合那些无法用数学表达式精确描述或建模的领域

遗传算法在全局寻优问题上表现卓越，在其收敛速度较快的同时也不容易陷入局部极小值。实数编码方案更适合与神经网络协同工作，如GA-BP型神经网络。

模糊算法能够对难以量化的一些参数进行模糊处理，并且整体上较为简便。特别适用于那些以专家经验和知识为基础的系统，因为新增一条专家经验只需要在规则库中加入对应的条目即可完成。
需要注意的是，在应用这种算法时应避免将区间设置得太宽泛。

9、神经网络算法是什么?

Introduction
--------------------------------------------------------------------------------
神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。
“神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络（ANNs）”。在本文，我会同时使用这两个互换的术语。
一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞（组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。在这里有一个难题：我们对生物学上的神经网络知道的不多！因此，不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同，我们所知道的只是神经元基本的结构。
The neuron
--------------------------------------------------------------------------------
虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。Synapses负责神经元之间的连接，它们不是直接物理上连接的，而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。而axon会将这些讯号分发给dendrites。最后，dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses，再继续下一个循环。
如同生物学上的基本神经元，人工的神经网络也有基本的神经元。每个神经元有特定数量的输入，也会为每个神经元设定权重（weight）。权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。然后，神经元会计算出权重合计值（net value），而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。每个神经元都有它们各自的临界值（threshold），而当权重合计值大于临界值时，神经元会输出1。相反，则输出0。最后，输出会被传送给与该神经元连接的其它神经元继续剩余的计算。
Learning
--------------------------------------------------------------------------------
正如上述所写，问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢？世界上有很多不同的训练方式，就如网络类型一样多。但有些比较出名的包括back-propagation, delta rule及Kohonen训练模式。
由于结构体系的不同，训练的规则也不相同，但大部份的规则可以被分为二大类别 - 监管的及非监管的。监管方式的训练规则需要“教师”告诉他们特定的输入应该作出怎样的输出。然后训练规则会调整所有需要的权重值（这是网络中是非常复杂的），而整个过程会重头开始直至数据可以被网络正确的分析出来。监管方式的训练模式包括有back-propagation及delta rule。非监管方式的规则无需教师，因为他们所产生的输出会被进一步评估。
Architecture
--------------------------------------------------------------------------------
在神经网络中，遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。因为有太多不同种类的网络，由简单的布尔网络（Perceptrons），至复杂的自我调整网络（Kohonen），至热动态性网络模型（Boltzmann machines）！而这些，都遵守一个网络体系结构的标准。
一个网络包括有多个神经元“层”，输入层、隐蔽层及输出层。输入层负责接收输入及分发到隐蔽层（因为用户看不见这些层，所以见做隐蔽层）。这些隐蔽层负责所需的计算及输出结果给输出层，而用户则可以看到最终结果。现在，为免混淆，不会在这里更深入的探讨体系结构这一话题。对于不同神经网络的更多详细资料可以看Generation5 essays
尽管我们讨论过神经元、训练及体系结构，但我们还不清楚神经网络实际做些什么。
The Function of ANNs
--------------------------------------------------------------------------------
神经网络被设计为与图案一起工作 - 它们可以被分为分类式或联想式。分类式网络可以接受一组数，然后将其分类。例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类（类别是由所提供的训练决定的）。更多实际用途可以看Applications in the Military中的军事雷达，该雷达可以分别出车辆或树。
联想模式接受一组数而输出另一组。例如HIR程序接受一个‘脏’图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。联想模式更可应用于复杂的应用程序，如签名、面部、指纹识别等。
The Ups and Downs of Neural Networks
--------------------------------------------------------------------------------
神经网络在这个领域中有很多优点，使得它越来越流行。它在类型分类/识别方面非常出色。神经网络可以处理例外及不正常的输入数据，这对于很多系统都很重要（例如雷达及声波定位系统）。很多神经网络都是模仿生物神经网络的，即是他们仿照大脑的运作方式工作。神经网络也得助于神经系统科学的发展，使它可以像人类一样准确地辨别物件而有电脑的速度！前途是光明的，但现在...
是的，神经网络也有些不好的地方。这通常都是因为缺乏足够强大的硬件。神经网络的力量源自于以并行方式处理资讯，即是同时处理多项数据。因此，要一个串行的机器模拟并行处理是非常耗时的。
神经网络的另一个问题是对某一个问题构建网络所定义的条件不足 - 有太多因素需要考虑：训练的算法、体系结构、每层的神经元个数、有多少层、数据的表现等，还有其它更多因素。因此，随着时间越来越重要，大部份公司不可能负担重复的开发神经网络去有效地解决问题。
NN 神经网络，Neural Network
ANNs 人工神经网络，Artificial Neural Networks
neurons 神经元
synapses 神经键
self-organizing networks 自我调整网络
networks modelling thermodynamic properties 热动态性网络模型
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
网格算法我没听说过
好像只有网格计算这个词
网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的，专门针对复杂科学计算的新型计算模式。这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”， 所以这种计算方式叫网格计算。这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势，一个是数据处理能力超强；另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。简单地讲，网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。

10、神经网络与仿生学算法工程师适合在金融领域工作吗？

神经网络涵盖机器学习领域，在数学基础方面主要包括高等数学、线性代数、概率论等核心内容，并结合若干启发式算法进行应用研究。与数据挖掘技术存在密切关联性，在搜索引擎、大数据分析、人工智能（AI）技术以及模式识别等相关业务领域均有实际应用案例。个人认为，在人工智能工程师的职业发展中掌握大规模神经网络设计的核心能力至关重要，并且对其所了解的专业算法应有深入了解，在具体实践中需深入理解深度学习原理的基础上能够灵活运用各种常用数学工具进行开发与优化。