机器人读书报告：人工神经网络
人工神经网络的原理和应用
人工神经网络的原理和应用人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟生物神经网络的计算模型。
它由大量的人工神经元（Artificial Neurons）相互连接而成，并通过加权和激活函数来模拟神经元之间的信息传递。
人工神经网络模型是一种在计算机中模拟信息处理和知识获取方式的数学模型，它能够通过学习自适应调整神经元间的连接权值，从而实现对数据的分类、识别、预测等功能。
在人工神经网络中，每个人工神经元接收多个输入信号，并将这些输入信号进行加权求和后经过激活函数处理得到输出信号。
神经元之间的连接权值决定了不同输入信号对输出信号的影响程度。
而激活函数则用于对神经元的输出进行非线性映射，增加人工神经网络的模拟能力。
人工神经网络的学习过程是通过反向传播算法（Backpropagation）来进行的。
反向传播算法基于梯度下降法的思想，通过计算输出误差对连接权值的偏导数来调整连接权值，使得神经网络的输出尽可能接近于所期望的输出。
反向传播算法通常需要大量的训练数据和反复迭代的过程才能得到较好的结果。
人工神经网络的应用非常广泛，以下是几个常见的应用领域：1. 图像识别：人工神经网络能够通过学习大量的图像数据，实现对图像的识别和分类。
例如，人工神经网络可以通过学习大量的猫的图片，实现对新的图片是否为猫的判断。
2. 语音识别：人工神经网络可以通过学习大量的语音数据，实现对语音的识别和转录。
例如，语音助手中的语音识别功能就是基于人工神经网络实现的。
3. 自然语言处理：人工神经网络可以通过学习大量的文本数据，实现对自然语言的理解和处理。
例如，机器翻译、情感分析等领域都可以使用人工神经网络进行处理。
4. 数据挖掘：人工神经网络可以通过学习大量的数据，实现对数据的分类、聚类、预测等任务。
例如，人工神经网络可以通过学习用户的历史行为数据，预测用户的购买行为。
5. 控制系统：人工神经网络可以通过学习环境和控制信号之间的关系，实现对复杂控制系统的建模和控制。
人工神经网络的机制及其应用
人工神经网络的机制及其应用在当今信息时代，人工智能技术得到了迅速的发展和应用，其中人工神经网络技术是其中的一项重要技术。
本文将从机制和应用两个方面对人工神经网络进行介绍。
一、机制人工神经网络是一种类比于人脑神经网络的计算模型，由神经元、神经元之间的连接以及权值构成。
神经元模拟了人脑的神经元，通过输入信号和权值计算传递的方式完成信息处理的任务。
神经元的输入输出过程是人工神经网络中的核心内容。
神经元接收来自其他神经元的信号，进行加权累加，并加上一个偏移常量，将计算结果经过激活函数进行非线性变换，并将输出传递给其他神经元。
激活函数起到了“开关”的作用，当神经元的输入信号超过一个阈值时，神经元就会被“激活”，产生输出信号；否则就是“抑制”状态，没有输出信号。
在具体实现中，人工神经网络一般采用反向传播算法训练，通过不断调整神经元之间的连接权值，使得网络输出结果与期望输出结果的误差逐步减小直至收敛。
二、应用人工神经网络技术在许多领域都得到了广泛的应用，以下是几个具体的应用案例：1、语音识别语音识别是人工神经网络的重要应用领域之一。
通过神经网络的非线性映射能力和反向传播算法的学习能力，准确地捕捉语音的特征，将语音信号转化成文本，可以应用于智能客服、语音翻译等领域。
2、图像识别图像识别是人工神经网络的另一个重要应用领域。
将一张图片通过深度卷积神经网络进行处理，可以实现对图像的分类、识别、分割、检测等任务。
在人脸识别、安防监控等场景有广泛的应用。
3、智能控制神经网络技术的另一个应用领域是智能控制。
将神经网络应用于控制系统中，可以通过不断学习和适应环境的方式，实现复杂的控制任务。
例如，在自动驾驶领域，神经网络可以对车辆行驶状态进行实时监控和控制。
4、金融风险预测人工神经网络技术在金融风险预测领域也有广泛的应用。
通过对历史数据进行分析，建立风险预测模型，使用神经网络进行金融市场的预测和监测，可以帮助投资人做出更加明智的投资决策。
人工神经网络是什么
⼈⼯神经⽹络是什么⽬录⼀、⼈⼯神经⽹络⼈⼯智能的主流研究⽅法是连接主义，通过⼈⼯构建神经⽹络的⽅式模拟⼈类智能。
⼈⼯神经⽹络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来⼈⼯智能领域兴起的研究热点。
它从信息处理⾓度对⼈脑神经元⽹络进⾏抽象，建⽴某种简单模型，按不同的连接⽅式组成不同的⽹络。
⼈⼯神经⽹络借鉴了⽣物神经⽹络的思想，是超级简化版的⽣物神经⽹络。
以⼯程技术⼿段模拟⼈脑神经系统的结构和功能，通过⼤量的⾮线性并⾏处理器模拟⼈脑中众多的神经元，⽤处理器复杂的连接关系模拟⼈脑中众多神经元之间的突触⾏为。
⼆、⽣物神经⽹络⼈脑由⼤约千亿个神经细胞及亿亿个神经突触组成，这些神经细胞及其突触共同构成了庞⼤的⽣物神经⽹络每个神经元伸出的突起分为树突和轴突。
树突分⽀⽐较多，每个分⽀还可以再分⽀，长度⼀般⽐较短，作⽤是接受信号。
轴突只有⼀个，长度⼀般⽐较长，作⽤是把从树突和细胞表⾯传⼊细胞体的神经信号传出到其他神经元。
⼤脑中的神经元接受神经树突的兴奋性突触后电位和抑制性突触后电位，产⽣出沿其轴突传递的神经元的动作电位。
⽣物神经⽹络⼤概有以下特点：1. 每个神经元都是⼀个多输⼊单输出的信息处理单元，神经元输⼊分兴奋性输⼊和抑制性输⼊两种类型2. 神经细胞通过突触与其他神经细胞进⾏连接与通信，突触所接收到的信号强度超过某个阈值时，神经细胞会进⼊激活状态，并通过突触向上层神经细胞发送激活细号3. 神经元具有空间整合特性和阈值特性，较⾼层次的神经元加⼯出了较低层次不具备的“新功能”4. 神经元输⼊与输出间有固定的时滞，主要取决于突触延搁外部事物属性⼀般以光波、声波、电波等⽅式作为输⼊，刺激⼈类的⽣物传感器。
三、硅基智能与碳基智能⼈类智能建⽴在有机物基础上的碳基智能，⽽⼈⼯智能建⽴在⽆机物基础上的硅基智能。
碳基智能与硅基智能的本质区别是架构，决定了数据的传输与处理是否能够同时进⾏。
深度剖析人工神经网络
深度剖析人工神经网络一、引言随着传感器技术、互联网技术、半导体技术和计算机技术的快速发展，人工智能成为信息时代研究的热门话题之一。
而人工神经网络作为人工智能的一种表现形式，已经成为计算机科学、人工智能和数据科学中的一个重要领域。
本文将深度剖析人工神经网络的相关知识。
二、人工神经网络的概念与类型人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是模仿生物神经系统的工程模型，通过计算机模拟大脑神经细胞（神经元）的结构和功能来处理信息。
人工神经网络由节点（neuron）和连接（connection）组成，节点通常被称为神经元。
人工神经网络的类型可以根据其结构和学习方式进行分类。
结构上，人工神经网络可分为前馈型神经网络（Feedforward Neural Network）和反馈型神经网络（Recurrent Neural Network）两种类型。
前馈型神经网络从输入层到输出层形成一个单向传递的结构，每一层都有多个节点；而反馈型神经网络在前馈型神经网络的基础上增加了反馈层，使信息可以在神经网络中循环流动。
学习方式上，人工神经网络可分为监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）三种类型。
监督学习是指通过样本数据来训练网络模型，目标是让模型能够准确地预测未知数据；无监督学习则没有标记数据，模型需要自学习出数据的结构规律；强化学习是指模型在不断地尝试和环境交互中，通过激励机制逐步学习获得最优的适应策略。
三、人工神经网络的应用领域人工神经网络在众多领域中都有广泛的应用，例如图像识别、语音识别、自然语言处理、运动控制、故障诊断、金融风险评估等。
在图像识别领域，人工神经网络可以对图像的特征进行提取和分类，广泛应用于人脸识别、车辆检测、物体跟踪等领域。
在自然语言处理领域，人工神经网络可以用于自动回答、机器翻译、语音合成等任务，将语言数据转换为计算机可以理解的形式。
人工神经网络概述及在分类中的应用举例
人工神经网络概述及其在分类中的应用举例人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。
为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。
人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。
神经网络在2个方面与人脑相似：(1) 人工神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。
(2) 互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的信息。
他既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。
神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。
一人工神经网络的基本特征1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。
这特别适于实时控制和动态控制。
各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。
2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。
只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。
因此人工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。
3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。
作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。
每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。
信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。
4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。
比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。
用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。
人工神经网络技术在机器人中的应用
人工神经网络技术在机器人中的应用随着人工智能技术的发展，人工神经网络技术在机器人中的应用逐渐得到了广泛的关注和应用。
人工神经网络是模拟人脑的神经网络结构而构建的一种算法模型，具有记忆、学习、推理等特点。
在机器人领域中，人工神经网络技术能够帮助机器人快速适应环境变化、完成复杂任务，使机器人更加智能化。
1. 人工神经网络技术概述人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种建立在神经元之间相互作用上的数学模型。
其主要特点是由多个神经元相互连接而成，通过一定的运算规则来处理输入的信息，最终得出输出结果。
在机器人中，人工神经网络可以用来完成语音识别、图像识别和智能导航等多种任务。
2. 机器人的语音识别技术针对机器人语音识别技术的要求，人工神经网络技术可以进行模型训练，将机器人所需要识别的语音信号输入到神经网络中进行学习，得出相应的输出结果。
通过大量的训练和调试，机器人可以逐渐掌握不同语音的识别能力，从而实现语音交互。
3. 机器人的图像识别技术图像识别是机器人视觉能力的核心，人工神经网络技术可以通过大量的训练和学习，将机器人在不同环境下看到的图像进行分类和识别。
例如，在工业自动化生产中，机器人能够通过图像识别技术来检测和分类生产线上的不良品或者缺陷品，提高产品质量和生产效率。
4. 机器人的智能导航技术机器人的智能导航技术可以使其在不同的环境中快速适应，并且能够自动避免障碍物。
人工神经网络技术可以通过训练机器人在环境中不同位置的感知输入和导航行为的输出进行学习，从而使得机器人能够自主地感知周围环境，制定最优的导航路线，完成任务。
5. 机器人的机器学习技术机器学习是机器人实现自主行动的基础，人工神经网络技术可以实现对机器学习模型进行训练，从而使得机器人能够逐渐掌握的复杂任务的执行能力。
例如，在工业生产中，机器人可以通过机器学习技术来逐渐掌握装配和组装不同产品的技术，从而实现更高的自动化生产水平。
关于人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明如何促进机器人发展的
引言人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是模仿人脑神经元结构和功能的一种计算模型，它在机器学习领域中扮演着至关重要的角色。
通过模拟生物神经网络的工作方式，人工神经网络能够处理复杂的模式识别、分类、预测等问题。
本文将探讨人工神经网络在机器学习中的基础性发现和发明，以及这些技术如何推动了机器人技术的发展。
人工神经网络的基础性发现和发明1.反向传播算法的发明反向传播算法（Backpropagation，BP）是人工神经网络研究中的一个里程碑。
该算法由David Rumelhart、Geoffrey Hinton和Ronald Williams于1986年提出，它使得人工神经网络能够从训练样本中学习统计规律，并对未知事件进行预测。
BP算法的出现极大地推动了神经网络的研究，并使其在模式识别、联想记忆等领域得到了广泛应用。
2.深度学习的兴起深度学习是基于人工神经网络的一种技术，它通过多层神经元的堆叠来提取数据的深层特征。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成功。
谷歌大脑项目就是一个典型的例子，该项目构建了一个具有约一亿个连接的深度神经网络，成功地从随机YouTube视频中识别出面部和猫的概念。
3.神经网络的多样性发展随着研究的深入，各种类型的神经网络不断涌现。
例如，自适应神经网络、模糊神经网络等新型神经网络模型被开发出来，用于解决智能控制、组合优化、预测等问题。
这些模型不仅提高了神经网络的性能，还拓宽了其应用范围。
人工神经网络对机器人技术的影响1.提高机器人的感知能力人工神经网络通过模拟生物神经元的工作方式，使机器人能够更好地感知环境。
例如，在机器人学习探索行为的过程中，神经网络可以根据传感器输出调整特征向量，并计算奖励以指导机器人的行动。
这种感知能力的提升使得机器人能够更有效地识别物体并采取相应的行动。
学习笔记之人工神经网络
简介：人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。
神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。
大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。
现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。
人工神经网络是一个能够学习，能够总结归纳的系统，也就是说它能够通过已知数据的实验运用来学习和归纳总结。
人工神经网络通过对局部情况的对照比较（而这些比较是基于不同情况下的自动学习和要实际解决问题的复杂性所决定的），它能够推理产生一个可以自动识别的系统。
与之不同的基于符号系统下的学习方法，它们也具有推理功能，只是它们是建立在逻辑算法的基础上，也就是说它们之所以能够推理，基础是需要有一个推理算法则的集合。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
它的构筑理念是受到生物（人或其他动物）神经网络功能的运作启发而产生的。
人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法（Learning Method）得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力)，这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
读书报告——《人工神经网络》
人类具有高度发达的大脑,大脑是思维活动的物质基础,而思维是人类智能的集中体现。
长期以来,人们想法设法了解人脑的工作机理和思维本质,向往能构造出具有类人智能的人工智能系统,以模仿人脑功能,完成类似于人脑的工作。
人脑的思维有三种基本方式：逻辑思维、形象思维和灵感思维。
逻辑思维的基础是概念、判断与推理，即将信息抽象为概念，再根据逻辑规则进行逻辑推理。
20世纪40年代问世的第一台电子计算机就是这样一种用机器模拟人脑逻辑思维的人工智能系统。
那么人工神经网络究竟究竟与人脑以及人脑的思维有什么关系呢?
在人类大脑皮层上的神经细胞亦称为神经元。
每个神经元又同其他神经元广泛相互连。
接，形成复杂的生物神经网络。
用计算机方法对神经网络信息处理规律进行探索称为计算机神经科学，该方法对于阐明人脑的工作原理有深远意义。
以数学和物理的方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，就称为人工神经网络。
（Artificial Neural Network---ANN)。
目前对于人工神经网络的定义尚不统一。
美国神经网络学家Hecht Nielsen的一般定义是：
“神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算机系统，该靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的。
”
美国国防高级研究计划局关于人工神经网络的解释是：
“人工神经网络是一种由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统，其功能取决于网络的结构、连接强度以及各单元的处理方式。
综合人工神经网络的来源、特点、及各种解释，可以简单表述为：
“人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。
”为叙述简便，常将人工神经网络简称为神经网络。
人工神经网络发展的四个时期：
第一时期：启蒙时期。
第二时期：低潮时期。
第二时期：复兴时期。
第二时期：高潮时期。
神经网络的基本特征:
（1）结构特征----并行处理、分布式存储与容错性
人工神经网络是由大量简单处理元件相互连接构成的高度并行的非线性系统，具有大规模并行处理特征。
每个处理单元的功能十分简单，但大量简单处理单元的并行活动使网络呈现出丰富的功能并具有较快的速度。
结构上的并行使神经网络的信息存储必然采用分布式方式，信息不是存储在网络的某个局部，而是分布在网络所有的连接中。
神经网络内在的并行性与分布表现在其信息的存储与处理必然使神经网络在两个方面表现出良好的容错性：
（2）能力特征----自学习、自组织和自适应性
自适应性是指一个系统能改变自身的性能以适应环境变化的能力。
自学习是指当外界环境发生变化时，经过一段时间的训练或感知，神经网络能通过处动调整网络结构参数，使
得对于给定输入能产生期望的输出。
神经网络的基本功能：
联想记忆
神经网络具有分布存储信息和并行计算的性能，具有对外界刺激信息和输入模式进行联想记忆的能力。
神经网络是通过突触权值和连接结构来表达信息的记忆，这种分布式存储使得神经网络能存储较多的复杂模式和恢复记忆的信息。
非线性映射
客观世界中，许多系统的输入与输出之间存在复杂的非线性关系，对于这类系统，往往很难用传统的数理方法建立其数学模型。
设计合理的神经网络通过对系统输入输出样本对进行自动学习，能够以任意精度逼近任意复杂的非线性映射。
神经网络的这一特性使其可以作为多维非线性函数的通用数学模型。
分类与识别
神经网络对外界输入样本具有很强的识别与分类能力。
对输入样本的分类实际上是在样本空间找出符合分类要求的分割区域，每个区域内的样本属于一类。
神经网络可以很好地解决对非线性曲面的逼近，因此比传统的分类器具有更好的分类与识别能力。
优化计算
优化计算是指在已知的约束条件下，寻找一组参数组合，使由该组合确定的目标函数达到最小值。
神经网络可以把待求解问题的可变参数设计为网络的状态，将目标函数设计为网络的能量函数。
神经网经过动态演变过程达到稳定状态时对应的能量函数最小，从而其稳定状态就是问题的最优解。
知识处理
神经网络的知识抽取能力使其能够在没有任何先验知识的情况下自动从输入数据中提取特征，发现规律，并通过自组织过程将自身构建成适合于表达所发现的规律。
人的先验知识可以大大提高神经网络的知识处理能力。
人工神经网络的应用领域
1．信息领域
（1）信号处理
神经网络广泛应用于自适应信号处理和非线性信号处理。
如信号的自适应滤波、非线性滤波等。
（2）模式识别
模式识别涉及模式的预处理变换和将一种模式映射为其化类型的操作，神经网络在这两个方面都有许多成功的应用。
（3）数据压缩
在数据传送与存储时，数据压缩至关重要。
神经网络可对待传送的数据提取模式特征，只将该特征传出，接收后再将其恢复。
（4）神经控制
神经网络具有自学习和自适应等智能特点，因而非常适合于作控制器。
（5）智能检测
以神经网络作为智能检测中的信息处理元件便于工作于对多个传感的相关信息进行复合、集成、融合、联想等数据融合处理，实现单一传感器所不具备的功能。
2.工程领域
（1）汽车工程
神经网络在控制最佳档位、刹车系统及载重车柴油机燃烧系统方案优化中应用，都得到了良好地应用。
（2）军事工程
神经网络可应用于发现和跟踪飞行器、识别水目标、设计保密开关。
（3）化学工程
神经网络在制药、生物化学、化学工程等领域的研究与应用，取得了很大成果，如光谱分析，判定化学反应生成物等等。
（4）水利工程
神经网络方法已应用于水力发电过程辨识和控制、河川径流预测、河流水质分类等等。
3.医学领域
（1）检测数据分析
神经网络可用于进行多道脑电棘波的检测的检测等等。
（2）生物活性研究
神经网络可用于对生物学检测数据进行分析等等。
（3）医学专家系统
以非线性并行分布式处理为基础的神经网络为专家系统的研究开辟了新的途径。
3.经济领域
（1）信贷分析
神经网络可用于信用评价，神经网络评价系统将公司贷款申请表中的关键数据编码为输入向量，将实际的信用情况作为输出评价，用历史数据对网络进行训练后，可给出准确客观性的评价结果。
（2）市场预测
市场预测问题可归结为对影响市场供求关系的诸多因素的综合分析，以及对价格变化规律的掌握。
应用神经网络进行市场预测的一个实例是期货市场的神经网络预测。
根据某期货市场每月平均期货价格、价格不定性和市场心理指标量等因素，建立较为准确可靠的市场模型。
”。