人工神经网络发展历史与训练算法概述-2019年文档
神经网络的发展历程与应用
神经网络的发展历程与应用神经网络是一种仿生的人工智能技术，它模拟了人类大脑中神经元之间的连接和信息传递方式，具有自学习和适应性强的特点。
神经网络的发展历程可以追溯到上世纪50年代，经过了长期的理论研究和应用实践，如今已经成为了人工智能领域中的重要技术之一。
本文将从神经网络的发展历程、基本模型、优化算法以及应用领域等方面进行介绍。
一、神经网络的发展历程神经网络的发展历程可以分为三个阶段，分别是感知机、多层前馈神经网络和深度学习。
1. 感知机感知机是神经网络的起源，由美国心理学家罗森布拉特于1957年提出。
感知机是一种单层神经网络，由若干感知器（Perceptron）组成。
每个感知器接收输入信号并进行加权和，然后经过一个阈值函数得到输出。
该模型的最大缺点是只能处理线性可分问题，无法解决非线性问题。
2. 多层前馈神经网络为了克服感知机的局限性，科学家们开始尝试使用多层前馈神经网络来处理非线性问题。
多层前馈神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
每个神经元都有一个激活函数，用于将输入信号转换为输出。
这种结构可以处理非线性问题，并且可以通过反向传播算法来训练网络参数。
多层前馈神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域得到了广泛应用。
3. 深度学习深度学习是指使用多层神经网络来学习高层次特征表示的一种机器学习方法。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
其中最著名的就是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
卷积神经网络主要用于图像识别和分类问题，循环神经网络主要用于序列预测和语言建模。
二、神经网络的基本模型神经网络的基本模型可以分为三类，分别是前馈神经网络、反馈神经网络和自组织神经网络。
1. 前馈神经网络前馈神经网络是指信息只能从输入层到输出层流动的神经网络。
其中最常用的是多层前馈神经网络，它由多个隐藏层和一个输出层组成。
前馈神经网络的训练主要使用反向传播算法。
2. 反馈神经网络反馈神经网络是指信息可以从输出层到输入层循环反馈的神经网络。
神经网络与人工智能的发展历程
神经网络与人工智能的发展历程近年来，随着信息技术的快速发展，人们对于人工智能越来越感兴趣。
其中最重要的一个分支就是神经网络，它可以通过训练和学习，实现类似于人类的行为和决策能力。
本文将从神经网络的起源，基本概念，发展历程，应用等方面来介绍一下神经网络与人工智能的发展历程。
神经网络的起源神经网络的诞生可以追溯到上个世纪50年代的早期，当时，在生物学家、数学家和计算机专家之间的合作下，人们对大脑是如何处理信息的这个问题有了全新的认识。
他们开始模拟人脑的结构，以此来研究和解决计算机处理信息的问题。
1958年，一个名为Perceptron的神经网络模型被提出获得了广泛关注，这一模型具有一定的分类能力。
神经网络的基本概念神经网络，亦称为人工神经网络，简称ANN(Artificial Neural Network),是由大量集成的人工神经元（也称为节点）构成的计算模型。
它具有自学习、自适应和容错能力，可以模拟人类的认知、决策等处理过程。
神经网络模型的基本组成包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层：神经网络模型的输入数据，例如图像、声音、文本等，是经过预处理后的、数字化的数据。
隐藏层：隐藏层是神经网络的处理核心，它是由许多人工神经元组成，可以分成多层。
每一层的神经元通过加权计算对自己的输入信号进行处理，经过学习，调整权重，不断优化处理能力。
输出层：输出层是神经网络最终得到的结果，例如数字分类、图像识别、语音识别等。
输出层通常采用Softmax函数对结果进行概率归一化，对输入数据标签进行分类输出。
神经网络的发展历程经过长时间的研究和开发，神经网络逐渐成为人工智能领域最重要的分支之一。
在过去的几十年中，神经网络经历了不断的改进和发展，从最初的单层卷积神经网络(LeNet-5)到深度学习中越来越复杂的多层卷积神经网络模型模型(例如AlexNet, GoogLeNet, ResNet, VGG等)。
此外，还有循环神经网络、自编码器、GAN等。
神经网络的发展历史
神经⽹络的发展历史先来在视觉上感受⼀下“深度学习”的地位。
下图是AI、机器学习和深度学习三个概念的⼀个关系图。
AI的领域要相对较⼴泛，机器学习是AI的⼀个⼦领域，⽽深度学习是机器学习领域中的⼀个⼦集。
深度学习算法最近变得越来越流⾏和越来越有⽤的算法，然⽽深度学习或者深度神经⽹络的成功得益于层出不穷的神经⽹络模型架构。
这篇⽂章当中作者回顾了从 1998 年开始，近 18 年来深度神经⽹络的架构发展情况。
图中的坐标轴我们可以看出横坐标是操作的复杂度，纵坐标是精度。
模型设计⼀开始的时候模型权重越多模型越⼤，其精度越⾼，后来出现了 resNet、GoogleNet、Inception 等⽹络架构之后，在取得相同或者更⾼精度之下，其权重参数不断下降。
值得注意的是，并不是意味着横坐标越往右，它的运算时间越⼤。
在这⾥并没有对时间进⾏统计，⽽是对模型参数和⽹络的精度进⾏了纵横对⽐。
其中有⼏个⽹络作者觉得是必学⾮常值得学习和经典的：AlexNet、LeNet、GoogLeNet、VGG-16、NiN。
第⼀代⼈⼯神经⽹络1943年，⼼理学家Warren McCulloch和数理逻辑学家Walter Pitts在合作的《A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity》论⽂中提出并给出了⼈⼯神经⽹络的概念及⼈⼯神经元的数学模型，从⽽开创了⼈⼯神经⽹络研究的时代。
1949年，⼼理学家唐纳德·赫布在《The Organization of Behavior》论⽂中描述了神经元学习法则。
进⼀步，美国神经学家Frank Rosenblatt提出可以模拟⼈类感知能⼒的机器，并称之为“感知机”。
1957年，在Cornell航空实验室中，他成功在IBM704机上完成了感知机的仿真，并于1960年，实现了能够识别⼀些英⽂字母的基于感知机的神经计算机—Mark1。
(完整word版)神经网络历史发展及应用综述个人整理(word文档良心出品)
人工神经网络历史发展及应用综述1、引言人类为了生存在改造探索自然的过程中，学会利用机械拓展自身的体力，随着对自然认识的不断深入，创造语言，符号，算盘、计算工具等来强化自身脑力。
复杂的数字计算原本是靠人脑来完成的，为了摆脱这种脑力束缚发明了计算机。
其数字计算能力比人脑更强，更快、更准。
计算机的出现，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，期盼可以实现人工智能，构造人脑替代人类完成相应工作。
要模拟人脑的活动，就要研究人脑是如何工作的，要怎样模拟人脑的神经元。
人脑的信息处理具有大规模并行处理、强容错性和自适应能力、善于联想、概括、类比和推广的特点，多少年以来，人们从生物学、医学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图获悉人脑的工作奥秘，寻求神经元的模拟方法。
在寻找上述问题答案的研究过程中，从20世纪40年代开始逐渐形成了一个新兴的边缘性交叉学科，称之为“神经网络”，是人工智能、认知科学、神经生理学、非线性动力学、信息科学、和数理科学的“热点”。
关于神经网络的研究包含众多学科领域，涉及数学、计算机、人工智能、微电子学、自动化、生物学、生理学、解剖学、认知科学等学科，这些领域彼此结合、渗透，相互推动神经网络研究和应用的发展。
2、定义思维学普遍认为，人类大脑的思维有三种基本方式，分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维。
逻辑性的思维是根据逻辑规则进行推理的过程，这一过程可以写成指令，让计算机执行，获得结果。
而直观性（形象）的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。
这种思维方式的有以下两个特点：一是信息通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上；二是信息处理通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟第二种人类思维方式。
人工神经网络是由大量具备简单功能的人工神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。
虽然单个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元连接构成的网络系统行为却异常复杂。
神经网络的发展与应用
神经网络的发展与应用人工神经网络，简称神经网络，是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它通过模拟神经元之间的信息传递和计算过程，实现了信息处理和智能决策。
从20世纪50年代起，神经网络就开始吸引越来越多的研究者，至今已有数十年的发展历程。
本文将回顾神经网络的发展史，介绍其主要应用场景和未来趋势。
一、神经网络的发展历史题海战术是练好神经网络的关键。
在1960年代到1980年代，美国、英国、日本、德国等国家和地区的专家纷纷投身于神经网络的研究当中。
这一时期，神经网络的基本理论，包括前馈神经网络、反馈神经网络、Hopfield 网络、Boltzmann机等模型先后被提出。
其中，前馈神经网络主要用于解决分类、识别、回归等问题，反馈神经网络主要用于时序预测、神经信号处理、优化问题等；而Hopfield网络和Boltzmann机则用于解决优化问题和联想记忆问题。
然而，由于数据量小、计算能力有限、学习算法不稳定等因素的限制，神经网络的应用一度受到限制。
1990年代以后，随着计算机和网络技术的迅速发展，大数据时代的到来，神经网络得到了前所未有的发展机遇。
神经网络的各个领域都经历了飞跃式的发展，特别是深度学习的应用，更是引领了神经网络技术的潮流。
二、神经网络的应用场景神经网络已经成为人工智能、机器学习中最重要的技术手段之一，几乎涉及到所有方面的应用场景。
以下将介绍几个具有代表性的应用案例。
1. 图像识别在图像识别领域，卷积神经网络(CNN)是当今最流行的神经网络之一。
它可以对图像进行特征提取和识别，广泛应用于人脸识别、车辆识别、智能安防等领域。
例如，当今最先进的人脸识别技术，就是基于CNN网络实现的。
2. 语音识别语音识别是另一个广泛应用神经网络的领域。
深度循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)都是可以处理语音信号序列的网络模型，它们的应用范围包括语音识别、文本转语音(ConvTTS)等，可以极大地提高语音识别的准确率和稳定性。
人工神经网络基础文档资料
<1> 层次型神经网络
（1）前向神经网络 神经元分层排列，顺序连接。由输入层施加输入信息，通过 中间各层，加权后传递到输出层后输出。每层的神经元只接 受前一层神经元的输入，各神经元之间不存在反馈。
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<1> 层次型神经网络
（2）层内有互联的前向神经网络 在前向神经网络中有 的在同一层中的各神经元相互有连接,通过层内神经元的 相互结合，可以实现同一层内神经元之间的横向抑制或兴 奋机制，这样可以限制每层内能同时动作的神经元数，或 者把每层内的神经元分为若干组，让每组作为一个整体来 动作。
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<2> 神经网络的学习规则
2、纠错式学习— Delta(δ)学习规则
首先我们考虑一个简单的情况：设某神经网络的输 出层中只有一个神经元i，给该神经网络加上输入，这样 就产生了输出yi(n)，称该输出为实际输出。
对于所加上的输入，我们期望该神经网络的输出为
d(n),称为期望输出或目标输出（样本对里面包含输入和
1949年，心理学家Hebb提出神经系统的学习规则， 为神经网络的学习算法奠定了基础。现在，这个规 则被称为Hebb规则，许多人工神经网络的学习还 遵循这一规则。
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一 人工神经网络发展
1957年，F.Rosenblatt提出“感知器”(Perceptron) 模型，第 一次把神经网络的研究从纯理论的探讨付诸工程实践，掀 起了人工神经网络研究的第一次高潮。
在互连网络模型中，任意两个神经元之间都可能有相互 连接的关系。其中，有的神经元之间是双向的，有的是单 向的。
Hopfield网络、Boltzman机网络属于这一类。
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<2> 互联型神经网络
在无反馈的前向网络中，信号一旦通过某个神经元，过 程就结束了。而在互连网络中，信号要在神经元之间反复往 返传递，神经网络处在一种不断改变状态的动态之中。从某 个初始状态开始，经过若干次的变化，才会到达某种平衡状 态，根据神经网络的结构和神经元的特性，还有可能进入周 期振荡或其它如浑沌等平衡状态。
神经网络的发展历程
神经网络的发展历程神经网络作为一种模拟大脑工作方式的计算机技术，可以用来识别图像、语音、自然语言等各种数据，被广泛应用于机器学习、深度学习等领域。
神经网络的发展历程可以追溯到上个世纪初期，下面我们来看一下其发展的历程。
一、早期神经网络神经网络的早期基础可以追溯到1940年代，当时神经科学家McCulloch和Pitts提出了一个简单的神经元模型，即McCulloch-Pitts神经元模型。
这个神经元模型可以接收多个输入，并以非线性的方式进行计算（通常是采用阈值函数），将计算结果输出。
1958年，美国心理学家Frank Rosenblatt发布了第一个可以自我训练的人工神经元模型，即感知机（Perceptron）。
感知机可以接收多个输入信号，并以加权的形式对其进行计算，当计算结果超过阈值时，激活输出。
感知机使用了反向传播算法（Backpropagation）来进行误差的反馈和权重的学习，从而达到了自我训练的目的。
感知机受到了广泛的关注和应用，被誉为“神经网络之父”。
二、神经网络的低谷期1970年代，神经网络遭遇了一次挫折。
当时，美国计算机科学家Marvin Minsky和Seymour Papert发表了《逆境的心理学》一书，批判了感知机模型的局限性，认为它只能用来解决线性可分问题，无法处理非线性问题。
这导致了神经网络的低谷期，研究者们转而研究其他机器学习算法，比如决策树、支持向量机等。
三、神经网络的复兴1980年代，随着计算机技术的进步和神经网络理论的不断完善，神经网络再次引起了广泛的关注。
美国加州大学教授David Rumelhart和Geoffrey Hinton等人提出了BP神经网络模型，该模型可以用来解决非线性问题，并在OCR、语音识别等领域取得了成功。
1990年代，Radial Basis Function（RBF）神经网络、自组织神经网络（Self-Organizing Neural Network，SONN）等模型相继被提出。
介绍人工神经网络的发展历程和分类
介绍人工神经网络的发展历程和分类1943年，心理学家W.S.McCulloch 和数理逻辑学家W.Pitts 建立了神经网络和数学模型，称为MP 模型。
他们通过MP 模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。
1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。
60年代，人工神经网络的到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出。
其中包括感知器和自适应线性元件等。
M.Minsky 等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron 》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。
他们的论点极大地影响了神经网络的研究，加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络的研究处于低潮。
在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐振理论（ART 网）、自组织映射、认知机网络，同时进行了神经网络数学理论的研究。
以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。
1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield 提出了Hopfield 神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断。
1984年，他又提出了连续时间Hopfield 神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究，1985年，又有学者提出了波耳兹曼模型，在学习中采用统计热力学模拟退火技术，保证整个系统趋于全局稳定点。
1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。
人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视，美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。
在日本的“真实世界计算（RWC ）”项目中，人工智能的研究成了一个重要的组成部分。
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人工神经网络发展历史与训练算法概述
以一己之力战胜两位世界级围棋高手李世石及柯洁的Alpha Go 的横空出世，不仅仅吸引了相应人才从事此方面的研究，更显示了其的巨大潜力。
而Alpha Go 能战胜这两位围棋中顶级选手，与其采用了人工神经网络不无关联。
而人工神经网络是一门结合了众多学科的内容而发展起来的一门新的信息处理学科。
1 人工神经网络的发展历史
1) 起源。
人工神经网络最初是由科研工作者根据生物神经网络的特点而创造出来的一种可以进行简单信息处理的模型。
生物神经网络( Biological Neural Networks )以神经元为骨架，通过神经元彼此之间的连结形成了一个完整的能对所给刺激产生反应的系统。
人工神经网络就是类比生物神经网络的这个可以进行信息处理的原理而制造出来的。
用节点替代神经元，且每个节点代表一种固定的函数，节点之间彼此联接形成一个庞大的网状系统，可处理一些信息。
综合人工神经网络的起源、特点及定义，它可以用这样一句话概括：人工神经网络是一种信息处理系统，目的在于模仿人类大脑的相应结构及其相关功能[ 1 ] 。
2) 摸索阶段。
历史上第一个提出人工神经网络设想并藉此制造出了第一个模型的是心理学家W.S.McCulloch 和数理逻辑学家。
他们提出的模型就是MP模型，而MP模型的建立不仅证明了单个
神经元执行逻辑功能的可行性，还带来对人工神经网络研究的热潮。
因此W.S.McCulloch 和被后来者尊称为人工神经网络研究的先驱。
但是当时的人工神经网络只是一个胚胎，甚至只能说是一个大胆的猜想，缺乏相应的理论支持。
50年代末，F?罗森布拉特提出并设计了感知机。
60年代初，Windrow 提出了一种自适应线性元件网络，这两项工作第一次将人工神经网络的研究成果应用到实践中[7] 。
而他们的成功也激励了其他众多科学家，提高了他们对人工神经网络的研究兴趣。
但是当时有学者指出感知机本身存在问题，且该问题的不可解决性，再加上当时正值计算机高速发展、各种研究成果竞相发表的时期，众多科学研究者纷纷转向计算机的研究，因此人工神经网络的研究被搁置。
人工神经网络的发展也停滞不前。
3）高速发展阶段。
1982年及1984 年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield 先后提出了Hopfield 神经网格模型与连续时间Hopfield 神经网络模型，这两项研究解决了感知机所存在的不能解决高阶谓词的问题，为人工神经网络的研究提供了一个新思路。
随后，一些学者提出了玻尔兹曼模型。
这三项研究不仅为人工神经网络的发展做了开拓性的研究，更是使人工神经网络这个备受冷落的研究项目重新回到科研人员的视野中。
也正是有这些科学工作人员的一个又一个的研究成果，才能令人工神经网络从原本不被重视的状态扭转为当时备受人们追捧的状态。
1991年，Aihara 等基于之前的推导和实验，提出了一个混沌
神经元模型。
1997 年，Hochreiter 和Schmidhuber 提出了长短期记网络。
等等，诸如此类的研究的提出，足以论证人工神经网络发展的迅猛及其科学研究热潮的来临。
2 人工神经网络的理论算法
1）B P网络。
1986 年由Rumelhart 和McClelland 为首的科
学家们给出的BP神经网络算法虽然存在一些缺陷，但是BP算法理论依据坚实、推导过程严谨等特点，还是让BP算法成为人工
神经网络算法中较为经典的，也是使用最普遍的神经网络模型之一[6] 。
传统的BP算法本质上是一种学习方法，它将一组样本输入/ 输出问题转换为非线性优化问题，并通过负梯度下降算法通过迭代操作解决权重问题，但其收敛速度较慢，易陷入局部最优解为此方法较为突出的问题。
为解决此问题，提出了一种新的高斯消元法。
2）离散Hopfield 神经网络。
Hopfield 首先提出的网络是一种二值神经网络，所谓二值就是神经元的输出只取这两个值，
1 和0，因此也称它为离散Hopfield 神经网络。
离散HopfieId 网络使用的神经元为二元神经元，因此输出的 1 和0 分别代表该神经元的激活和抑制
对于离散Hopfield 网络，网络状态是一组输出神经元信息。
对于输出层是N个神经元的网络，T矩是n维向量。
因此，网络状态有2n 种状态，因为Yj （t ）（j = 1N ）可以
取值为 1 或0，因此，n 维向量Y（t ）有2n 种状态，即网络状态。
3 人工神经网络的发展现状及应用人工神经网络是一门交叉学科，与计算机科学，数学等学科关系密切。
它的发展与应用离不开这些学科。
其从90 年代起，各种研究成果层出不穷，这些成果不仅完善了当时的人工神经网络研究，还为以后人工神经网络的实际应用提供了理论依据。
直至目前人工神经网络已发展的较为完善，而且已广泛应用于多个学科领域之中[4] 。
例如，上文所提的Alpha Go ，及目前尚在起步阶段的VR技术还有人脸识别技术。
Alpha Go不仅攻克了棋类游戏中最难的围棋，而且展示了人工神经网络所拥有的巨大潜力。
而VR技术的发展将改变目前人们的生活方式，并将带来极大的便利。
而人脸识别技术的发展将提高个人信息，物品的安全性，将更好的保护我们的权利。
其他诸如指纹识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、智能搜索等技术的发展也不容忽视。
4 人工神经网络的影响
1）积极影响。
人工神经网络的迅猛发展给我们的生活带来了巨大的好处。
VR购物可以让我们更为直观的感受衣服合身与否，穿在身上的效果如何等，这是传统的网络购物无法解决的问题。
智能医疗体系的建成将进一步解决目前传统医疗体系存在的弊端，也将优化目前的医疗体系，让资源得到更合理的配置。
未来，智能机器人的存在将使人们从繁复的体力活动中解救出来，使人们更能专心于各种技
术的研发。
人工神经网络的发展还将促
进其他学科的发展，其工作拥有的超高速能大大的节省我们的时间，其所拥有的极低错误率也将大大的提高准确率。
2）消极影响。
人工神经网络的发展带来的不仅仅是优势，它也有不利的一面。
首先，过于真实的VR场景会使人沉溺其中，而其模拟现实感受的感觉体系可能会刺激大脑，使人的精神受到一定的创伤。
其次，大量的职业由智能机器人接管将导致大量的人失业。
而这些失业的人的衣食住行问题，及其本身带来的不安定因素成为亟待解决的问题。
再者，大量智能机器人的出现将加大知识的两极分化，导致有知？R的人越来越有知识，而跟不上知识更新速度的人将无法改变自身命运。
另外，大量工作由智能机器人替代，将会使人懈怠，变得四肢不勤、五谷不分，身体素质也将会下降。
5 结论
人工神经网络作为一门机器智能学科，是随着生物智能特别是人类智能的研究而发展起来的。
由于目前对人脑的研究还十分的浅薄，对生物神经网络的认知还不够，人工神经网络始终存在弊端。
因此，人工神经网络的改进和发展需要神经科学的研究。
在如今飞速发展的时代，人工神经网络的发展势头不容小觑。
人工神经网络的不断发展也将带给我们不停的惊喜。