人工神经网络的研究现状及发展趋势
联想记忆人工神经网络的发展及研究现状
维普资讯
综
述
Ｉ ｎ ｒｌ ｅ ｉｗ Ｇｅ ｅａ ｖｅ Ｒ
联想记忆人工神经网络的发展及研究现状
张 伟 ． 清理 乔
３０ ７ ） ０ ０ ０ （ 津 医科 大 学 生 物 医 学 工 程 系 ， 津 天 天
【 要】 介 绍 了联 想 记 忆神 经 网络 的 概 念及 其 重要 作 用 ， 联 想记 ・ 经 网络 的发 展 历 史和 二 值 Ｈ ｐｉｄ神 经 网络 、 摘 对 神 ｏｆ ｌ ｅ
Ｈ ｘｅ ｅｒｎｍ ｄ１ｃｈｎ ｓ ｄｃ ｌ ｑ ｉｍｅ ｔ ｏ ｒａ，０ ８ ２ （ ）３ － ８ ｕｌｙｎｕｏ ｏｅ． ｉ ｅＭｅ ｉ ｕｐ ｎ ｕｎ ｌ ０ ，９５ ：６ ３ 】 【 ｅ ａＥ Ｊ ２
人工智能导论——人工智能的发展历史、现状及发展趋势
⼈⼯智能导论——⼈⼯智能的发展历史、现状及发展趋势初学者学习⼈⼯智能有时候需要了解⼀些背景知识，我从⽹上简单搜集总结了下分享给⼤家。
⼀、⼈⼯智能的发展历史 ⼈⼯智能的发展并⾮⼀帆风顺，总体呈“三起两落”趋势，如今算是迈进⼈⼯智能发展的新时代。
（1）梦的开始(1900--1956)。
1900年，希尔伯特在数学家⼤会上庄严的向全世界数学家宣布了23个未解的难题。
这23道难题中的第⼆个问题和第⼗个问题则和⼈⼯智能密切相关，并最终促进了计算机的发明。
图灵根据第⼗个问题构想出了图灵机，它是计算机的理论模型，圆满的刻画了机械化运算过程的含义，并最终为计算机的发明铺平了道路。
1954年，冯诺依曼完成了早期的计算机EDVAC的设计，并提出了“冯诺依曼体系结构”。
总的来说，图灵、哥德尔、冯诺依曼、维纳、克劳德⾹农等伟⼤的先驱者奠定了⼈⼯智能和计算机技术的基础。
（2）黄⾦时代(1956--1974)。
1965年，麦卡锡、明斯基等科学家举办的“达茅斯会议”，⾸次提出了“⼈⼯智能(Artificial Intelligence，简称AI)”这⼀概念，标志着⼈⼯智能学科的诞⽣。
其后，⼈⼯智能研究进⼊了20年的黄⾦时代，相继取得了⼀批令⼈瞩⽬的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起⼈⼯智能发展的第⼀个⾼潮。
在这个黄⾦时代⾥，约翰麦卡锡开发了LISP语⾳，成为以后⼏⼗年来⼈⼯智能领域最主要的编程语⾔；马⽂闵斯基对神经⽹络有了更深⼊的研究，也发现了简单神经⽹络的不⾜；多层神经⽹络、反向传播算法开始出现；专家系统也开始起步。
（3）第⼀次AI寒冬——反思发展(1974--1980)。
⼈⼯智能发展初期的突破性进展⼤⼤提升了⼈们对⼈⼯智能的期望，过度⾼估了科学技术的发展速度。
然⽽，接⼆连三的失败和预期⽬标的落空，使⼈⼯智能的发展⾛⼊低⾕。
1973年，莱特希尔关于⼈⼯智能的报告，拉开了⼈⼯智能寒冬序幕。
此后，科学界对⼈⼯智能进⾏了⼀轮深⼊的拷问，使AI的遭受到严厉的批评和对其实际价值的质疑。
人工智能发展现状和趋势ppt
THANK YOU
汇报人：XXX 20XX.XX.XX
The Origin and Early Development of AI
人工智能的起源和背景
AI的起源可以追溯到1950年代 AI的概念起源于1950年代，当时科学家们开始研究如何让机器模拟人类的智能。随着计算机技术的发展，AI逐渐成为现实。 AI在医疗领域的应用已经取得了显著成果 AI在医疗领域的应用已经取得了显著成果，例如在疾病诊断、治疗和药物研发等方面。AI可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗效果，并加速药物研发过程。 AI的未来将更加智能化和自主化 随着技术的不断发展，AI的未来将更加智能化和自主化。AI将能够更好地理解和分析复杂的数据，自主地做出决策，并实现更高级别的自动化。 AI的发展将改变人类的生活方式 AI的发展将改变人类的生活方式，例如在交通、医疗、教育等方面。AI将提高工作效率，改善法律和监管问题
交通
人工智 能（AI）
过去与现 在
Legal and
regulatory
医疗
issues
深入领
related to AI
域
自动驾驶 汽车
发展过 程
金融
05
AI的未来展望
The Future Outlook of AI
AI在未来的发展趋势
AI过去与现在已产生深远影响 AI在医疗、金融、交通等领域已取得显著成果，未来将进一步拓展应用领域。 AI未来发展将助力产业升级 随着技术的进步，AI将帮助制造业实现自动化和智能化，提升效率和产值。 AI将重塑人类生活 AI将在智能家居、自动驾驶等领域改变人们的生活方式，提升生活质量。
早期AI的研究与应用
早期AI的研究 早在古代，人们就开始了对AI的研究。中国春秋战国时期的算盘，古 希腊的几何学，以及中世纪的蒸汽机等，都是早期AI的雏形。 AI的黄金时代 20世纪50年代起，AI经历了飞速的发展。1956年，达特茅斯会议上 首次提出“人工智能”概念，标志着AI黄金时代的开启。 AI在商业中的应用 随着AI的发展，其在商业中的应用也日益广泛。例如，AI用于预测市 场趋势，优化供应链，以及提升客户服务质量等。 AI的未来展望 随着科技的进步，AI的未来发展潜力巨大。量子计算、生物计算等新 型计算方式将为AI带来新的发展机遇。
人工智能发展现状总结报告(二)2024
人工智能发展现状总结报告（二）引言概述：人工智能（AI）是当今科技领域的热门话题，它已经深入人们的日常生活，并在多个行业中实现了重大突破。
本报告将对人工智能发展的现状进行综合总结。
正文内容：1.人工智能的应用领域：- 在医疗行业中，AI被用于辅助疾病诊断和治疗，提高了医疗效率和准确性。
- 在金融领域，AI被用于风险评估和交易预测，提高了金融机构的效益和风控能力。
- 在交通运输领域，AI被用于自动驾驶技术和交通管理，提高了交通系统的智能化和安全性。
- 在制造业中，AI被用于生产和流程优化，提高了生产效率和产品质量。
- 在教育领域，AI被用于个性化教学和在线学习，提升了教育资源的普及和质量。
2.人工智能的技术发展：- 机器学习是人工智能的核心技术之一，通过训练模型并从数据中学习规律，机器可以自动进行决策和预测。
- 深度学习是机器学习的一种分支，通过构建多层次的神经网络模型，可以实现更复杂的任务，如图像识别和自然语言处理。
- 自然语言处理（NLP）技术使机器能够理解和处理人类语言，包括语音识别、文本分析和机器翻译等。
- 计算机视觉技术允许机器“看到”和解析图像和视频，实现图像识别、人脸识别和目标检测等功能。
- 强化学习技术依赖于智能体通过与环境的互动来学习，从而实现自主决策和行为。
3.人工智能的挑战和限制：- 数据隐私和安全是人工智能面临的重要挑战之一，如何保护用户信息和防止滥用成为了亟待解决的问题。
- 伦理和法律问题涉及到人工智能的道德和法律责任，例如无人驾驶车辆的事故责任归属等。
- 技术的不可解释性是目前人工智能面临的困难之一，很多模型无法输出可解释的结果，限制了其应用范围。
- 人工智能的社会影响也引发了广泛关注，如何平衡人机关系和创造一个公平的AI社会成为了重要议题。
- 技术瓶颈和能源消耗是人工智能发展的限制因素，如何突破技术瓶颈和提高能源利用效率成为了未来研究的方向。
4.人工智能的发展趋势：- 人工智能在各个领域的应用将进一步深化和拓展，涵盖更多的行业和领域。
人工神经网络简介
人工神经网络简介1 人工神经网络概念、特点及其原理 (1)1.1人工神经网络的概念 (1)1.2人工神经网络的特点及用途 (2)1.3人工神经网络的基本原理 (3)2 人工神经网络的分类及其运作过程 (5)2.1 人工神经网络模式的分类 (5)2.2 人工神经网络的运作过程 (6)3 人工神经网络基本模型介绍 (6)3.1感知器 (7)3.2线性神经网络 (7)3.3BP（Back Propagation）网络 (7)3.4径向基函数网络 (8)3.5反馈性神经网络 (8)3.6竞争型神经网络 (8)1 人工神经网络概念、特点及其原理人工神经网络（Artificial Neural Networks，简记作ANN），是对人类大脑系统的一阶特征的一种描述。
简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程序来模拟，是人工智能研究的一种方法。
1.1人工神经网络的概念利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然的理想。
自从有了能够存储信息、进行数值运算和逻辑运算的电子计算机以来，其功能和性能得到了不断的发展，使机器智能的研究与开发日益受到人们的重视。
1956年J.McCart冲等人提出了人工智能的概念，从而形成了一个与神经生理科学、认知科学、数理科学、信息论与计算机科学等密切相关的交叉学科。
人工神经网络是人工智能的一部分，提出于50年代，兴起于80年代中期，近些年已经成为各领域科学家们竞相研究的热点。
人工神经网络是人脑及其活动的一个理论化的数学模型，它由大量的处理单元通过适当的方式互联构成，是一个大规模的非线性自适应系统，1998年Hecht-Nielsen曾经给人工神经网络下了如下定义：人工神经网络是一个并行、分层处理单元及称为联接的无向信号通道互连而成。
这些处理单元（PE-Processing Element）具有局部内存，并可以完成局部操作。
每个处理单元有一个单一的输出联接，这个输出可以根据需要被分支撑希望个数的许多并联联接，且这些并联联接都输出相同的信号，即相应处理单元的信号。
AI技术的发展趋势及未来前景展望
AI技术的发展趋势及未来前景展望一、AI技术的发展趋势近年来，人工智能（AI）技术正以惊人的速度快速发展，不断改变着人们的生活和工作方式。
从图像识别到语音交互，从自动驾驶到智能家居，AI技术已经渗入到我们生活中方方面面。
未来，随着科技革命的不断推进和创新性应用的涌现，AI将进一步深化并影响更多领域。
1. 深度学习在AI领域中的应用深度学习是基于人工神经网络设计和训练算法进行模式识别和决策任务的重要方法。
它通过分析大量数据并提取特征，能够自主学习和调整算法以提高性能。
目前，在计算机视觉、自然语言处理和机器翻译等领域中，深度学习技术已经取得了显著成果。
未来几年内，深度学习将继续在AI领域扮演重要角色，并在更多行业中实现突破。
2. 自动驾驶技术迎来爆发增长期自动驾驶技术是人工智能在汽车行业中的重要应用领域。
随着传感器技术、计算能力和数据处理能力的不断提升，自动驾驶车辆已经在实际道路上开始进行测试，并取得了可喜的成果。
未来，预计自动驾驶技术将逐步成熟，并加速推广到消费者市场。
这将带来更安全、更高效的交通方式，同时也对整个交通系统产生深远影响。
3. 人机协同合作加速发展人机协同合作是AI技术发展的关键方向之一。
通过自动化和智能化技术，实现人机之间的无缝衔接和高效合作，可以提高工作效率和生产力。
目前，在制造业、医疗保健和金融服务等领域中，已经有许多成功案例证明了人机协同合作的潜力。
未来，随着机器学习算法和大数据分析能力的进一步提升，人机协同合作将逐渐普及到更多行业。
二、AI技术未来的前景展望AI技术在过去几年里取得了巨大进展，并且仍然处于快速发展阶段。
以下是AI技术未来的前景展望。
1. 创造新的商业机会随着AI技术在各个领域中的广泛应用，将会创造出更多商业机会。
从零售到金融、从医疗保健到教育，企业将能够利用AI技术改进产品和服务，并提供更加智能化的解决方案。
同时，由于AI技术在数据处理和决策制定中的优势，企业也将更好地利用数据为用户提供个性化体验。
基于神经网络的图像生成技术综述
基于神经网络的图像生成技术综述在人工智能领域，图像生成技术是一个备受瞩目的研究方向。
神经网络作为一种基础性工具，被广泛应用于图像生成领域，并在不断的研究和改进中，取得了诸多优秀的成果。
本文将从神经网络的基本原理入手，综述基于神经网络的图像生成技术的研究现状，并探讨其未来发展的方向与前景。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种通过模拟人类神经系统进行信息处理的算法模型。
它由多个神经元组成，每个神经元接收大量的输入信号，经过加权处理后输出结果。
神经网络的训练过程是调整权重的过程，通过不断地反复计算、调整权重，使网络的输出结果更加准确，最终达到预期目标。
二、基于神经网络的图像生成技术基于神经网络的图像生成技术主要包括图像风格转换、图像超分辨率、图像修复、图像生成和图像标注等方面。
下面分别进行介绍。
1、图像风格转换图像风格转换是指将一幅图像的风格转换为另一幅图像的风格。
该技术可以实现不同艺术风格的转换，也可以将一张彩色图像转换为黑白图像。
基于神经网络的图像风格转换技术主要依赖于卷积神经网络，通过降低网络中某些层的权重，来达到转换风格的目的。
目前，最为流行的图像风格转换技术是基于VGG网络架构的方法和CycleGAN方法。
2、图像超分辨率图像超分辨率是指将低分辨率的图像通过技术手段转换为高分辨率的图像。
神经网络主要通过对图像进行上采样和下采样的操作，实现图像的超分辨率。
该技术在提高图像质量的同时，也有效地提升了图像处理的速度。
3、图像修复图像修复是指修复被损坏或缺失的图像部分，使图像看起来完整。
基于神经网络的图像修复技术主要通过模型设计和训练来实现，其中最为常见的方法是使用生成对抗网络（GAN）来进行图像修复。
4、图像生成图像生成是指使用神经网络进行图像的生成。
通过训练神经网络模型，生成出与实际图像非常相似的图像。
这一技术在数字内容制作、电影特效、游戏制作等领域有着广泛的应用。
5、图像标注图像标注是指给一张图片贴上文字标注，这通常需要人工完成。
数据挖掘神经网络法的研究现状和发展趋势综述
数据挖掘神经网络法的研究现状和发展趋势综述摘要：随着计算机技术的迅猛发展，数据挖掘技术越来越受到世界的关注。
从数据挖掘的概念出发，介绍了数据挖掘的对象、功能及其挖掘过程，结合数据挖掘的几种常见挖掘算法：决策树法、关联规则法和神经网络法等，对其主要思想及其改进做了相关描述；总结了国内外数据挖掘的研究现状和应用，指出了数据挖掘的发展趋势。
关键词：数据挖掘；决策树法；关联规则法；神经网络法；研究现状；发展趋势0引言数据挖掘作为一个新兴的多学科交叉应用领域，正在各行各业的决策支持活动中扮演着越来越重要的角色。
随着信息技术的迅速发展，各行各业都积累了海量异构的数据资料。
这些数据往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要将这些数据转化成有用的信息和知识，从而达到为决策服务的目的。
数据挖掘分析得到的信息和知识现在已经得到了广泛的应用，例如商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。
数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果。
本文主要介绍了数据挖掘的几种主要算法及其改进，并对国内外的研究现状及研究热点进行了总结，最后指出其发展趋势<sup>[1]</sup>。
1研究背景1.1数据挖掘目前数据挖掘是人工智能和数据库领域的研究热点，数据挖掘是发现数据库中隐含知识的重要步骤。
数据挖掘出现于20世纪80年代末，早期主要研究从数据库中发现知识（Knowlegde Discovery in Database，KDD），数据挖掘的概念源于1995年在加拿大召开了第一届知识发现和数据挖掘国际会议<sup>[2]</sup>。
数据挖掘作为一种多学科综合的产物，综合利用人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，自动分析数据并从中得到潜在隐含的知识，从而帮助决策者做出合理并正确的决策。
- 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)。
人工神经网络的研究现状及发展趋势1人工神经网络的定义2人工神经网络的发展3人工神经网络的优点4人工神经网络的应用5人工神经网络的发展趋势1人工神经网络的定义自从认识到人脑的计算与传统的计算机相比是完全不同的方式开始，关于人工神经网络的研究就开始了。
人工神经网络(ArtfiicialNeuralNewtokr，ANN)至今还没有一个公认权威的定义。
人脑是一个高度复杂的、非线性的和并行的计算机器(信息处理系统)。
神经元是人脑的基本组成部分，一个发展中的神经元是与可塑的人脑同义的。
可塑性允许一个发展中的神经系统适应它周围的环境。
可塑性是人脑中作为信息处理单元的功能的关键，同样它在人工神经元组成的神经网络中也是如此。
最普通形式的神经网络就是对人脑完成特定任务进行建模的机器。
神经网络使用一个很庞大的简单计算单元间的相互连接。
这些简单计算单元称为“神经元”或“处理单元”。
据此给出将神经网络看作一种自适应器的定义:一个神经网络是一个由简单处理单元构成的规模宏大的并行分布处理器。
天然具有存储经验知识和使之可用的特性。
神经网络在两个方面与人脑相似:(1)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，用于储存获取的知识。
用于完成学习过程的程序称为学习算法，其功能是以有序的方式改变网络的突触权值以获得想要的设计目标。
突触权值修改提供神经网络设计的传统方法。
这种方法和线性自适应滤波器理论很接近。
滤波器理论已经很好地建立起来并成功应用在很多领域。
神经网络也可以修改它自身的拓扑结构，这和人脑的神经元会死亡和新的突触连接会生长的情况相适应。
神经网络在文献中也称为神经计算机、连接主义网络、并行分布式处理器等。
2人工神经网络的发展人工神经网络的研究有半个世纪的历史，中间有过很长时期的低潮期。
大体上分四个为阶段。
(1)理论研究期。
1943年美国心理学家认厄订enSmoeulloeh与数学家认厄lertHPitts合作，用逻辑的数学工具，研究客观事件在形式神经网络中的表述，从此开创了对神经网络的理论研究。
他们首先提了神经元的数学模型，简称为MP模型。
1949年，心理学家.D.QHbab提出了关于神经网络学习机理的“突触修正假设”。
Hbab学习规则作为假设提出，正确性在30年后得到证实。
现在被作为经典的学习算法加以发展和应用。
1957年ERasenblatt25I]首次提出并设计制作了著名的感知器(perceprton)，掀起第一次研究人工神经网络的高潮。
1962年，Bernnadwidrow和MaerinaHoff提出了自适应线性元件网络，简称Adalnine(AdpativeLinear Element)。
1951年MarvinM和DenaEdmonds合作创建了学习机，还设计了一个成功模拟老鼠走迷宫搜索食物的行为的机器。
Minsky 和Ppaert发表的专著《PercPertno》却引起了神经网络研究的一场灾难。
这本书指出线性感知器不能解决非线性分类和高阶谓词问题。
悲观的结论使人工神经网络的研究迅速转入低潮。
而实际上，他们提出的问题是可以用多层网络解决的。
(2)70年代(过渡期)低潮期的ANN研究没有停顿。
1967年，日本的甘利俊一提出了自适应模式分类的一种学习理论，以后又多次扩展了他的工作。
1972年，JmaesAndersno和芬兰的TUeroKdoinen分别提出了各自的联想技术。
Andersno 的模型后来经过发展，称为盒中脑状态BSB(Barins)。
Khonone最著名的成果是学习向量量化LvR网络。
两种模型都发展出了各自的人工神经元系统ANS。
(3)80年代的新高潮ANN研究第二次高潮到来的标志和揭开神经网络计算机研制序幕的是美国加州理工学院生物物理学家J..JH叩fiedl于1982年和1984年在美国神学院院刊上发表的两篇文章，提出了H叩efidl网络模型，并首次引入能量函数的概念，给出了网络稳定性的判据，1984年又提出了网络模型实现的电子电路。
为神经网络的工程实现指明了方向。
1984年Hntino和sejmonskli291提出了并行分端处理理论，1986年又提出了误差反向传播算法(Back-Propagation，简称BP算法)。
(4)80年代后期到现在的平稳发展时期1957年6月21日在美国圣地亚哥召开了第一届国际神经网络学术会议，宣告国际神经网络协会成立。
同年，美国神经计算机专家.RHehct-elisno30l]提出了对向传播神经网络。
1988年，美国加州大学的蔡少堂等人提出了细胞神经网络(CNN)模型。
从那以后到现在，提出的神经网络模型己经有几十上百种。
3人工神经网络的优点神经网络的计算能力很明显有以下两点:(1)大规模并行分布式结构。
(2)神经网络学习能力以及由此而来的泛化能力。
泛化是指神经网络对不在训练(学习)集中的数据可以产生合理的输出。
这两种信息处理能力让神经网络可以解决一些当前还不能处理的复杂的(大型)问题。
但是在实践中，神经网络不能单独做出解答，它们需要被整合在一个协调一致的系统工程方法中。
具体讲，一个复杂问题往往被分解成若干相对简单的任务，而神经网络处理与其能力相符合的子任务。
神经网络具有下列性质和能力:(1)非线性。
一个人工神经元可以是线性或者是非线性的。
一个由非线性神经元互连而成的神经网络自身是非线性的，并且非线性是是一种分布于整个网络中的特殊性质。
非线性是一个很重要的性质，特别当如果产生输入信号(如语音信号)内部的物理机制是天生非线性性。
(2)输入输出映射。
有监督学习或有教师学习是一个学习的范例，涉及使用带标号的训练样本或任务例子对神经网络的突触权值进行修改。
每一个样本由一个唯一的输入信号和相应期望响应组成。
从一个训练集中随机选取一个给网络，网络就调整它的突触权值，以最小化期望响应和有输入信号以适当的统计准则产生的实际响应之间的差别。
使用训练集中的很多例子重复神经网络的训练，直到网络达到没有显著的突触权值修正的稳定状态为止。
先前用过的例子可能还要在训练期间以不同顺序重复使用。
因此对当前问题网络通过建立输入输出映射中进行学习。
(3)适应性。
神经网络嵌入了一个调整自身突触权值以适应外界变化的能力。
特别是，一个在特定运行环境中接受训练的神经网络，对环境变化不大的变化可以容易进行重新训练。
而且，当它在时变环境中运行时，网络突触权值就可以设计成随时间变化。
用于模式识别、信号处理和控制的神经网络与它的自适应能力祸合，就可以变成能进行自适应模式识别、自适应信号处理和自适应控制的有效工具。
作为一个一般规则，在保证系统保持稳定时一个系统的自适应性越好，当要求在一个时变环境下运行时它的性能就越具有鲁棒性。
但是需要强调的是，自适应性不一定导致鲁棒性，实际可能相反。
比如，一个暂态自适应系统可能变化过快，以致对寄生干扰有反应，这将引起系统性能的急剧恶化。
为最大限度实现自适应性，系统的主要时间常数应该长到可以忽略寄生干扰，而短到可以反应环境的重要变化。
(4)证据响应。
在模式识别的问题中，神经网络可以设计成既提供不限于选择哪一个带定模式的信息，也提供决策的置信度的信息。
(5)背景的信息。
神经网络的特定结构和激发状态代表知识。
网络中每一个神经元潜在地都受网络中所有其它神经元全局活动的影响。
因此，背景信息自然由一个神经网络处理。
(6)容错性。
一个以硬件形式实现后的神经网络有天生容错的潜质，或者鲁棒计算的能力，即它的性能在不利运行条件下逐渐下降。
因此为了确保网络事实上的容错性，有必要在设计训练网络的算法时采用正确的度量。
(7)VLSE实现。
神经网络的大规模并行性使它具有快速处理某些任务的潜在能力。
这一特性使得神经网络很适用于超大规模集成(veyr一lgare-scai-einiegratde，vLSI)技术实现。
VLSE的一个特殊优点是提供一个以高度分层的方式捕捉真实复杂性行为的方法。
(8)分析和设计的一致性。
基本上，神经网络作为信息处理器具有通用性。
4人工神经网络的应用尽管目前人们对大脑的神经网络结构、运行机制，甚至单个神经细胞的工作原理的了解还很肤浅，但是基于生物神经系统的分布式存储、并行处理、自适应学习这些现象，已经构造出有一定初级智能的人工神经网络。
当然这种人工神经网络仅仅是对大脑的粗略而且简单的模拟，无论是在规模上、功能上与大脑相比都还差的很远。
有人从理论上研究了现有神经网络模型计算能力局限性，并认为它不能解决传统的基于物理符号系统的人工智能的一些困难。
但它在一些科学研究和实际工程领域这，己显示出了很大的威力。
从20世纪80年代处神经网络的研究再次复苏并形成热点以来，发展非常迅速，从理论上对它的计算能力、对任意连续映射的逼近能力、学习理论以及动态网络的稳定性分析上都取得了丰硕的成果。
特别是在应用上已经迅速扩展到很多重要领域。
以下根据一些文献，列出一些主要领域的应用情况。
(1)模式识别与图象处理印刷体和手写体字符识别，语音识别。
签字识别，指纹，人脸识别，RNA与DNA序列分析，癌细胞识别，目标检测与识别，心电图、脑电图分类，油气藏检测，加速器故障检测，电机故障检测，图象压缩、复原。
(2)控制及优化化工过程控制、机械手运动控制、运载体轨迹控制以及电弧炉控制。
(3)金融预测与管理股票市场预测、有价证券管理、借贷风险分析以及信用卡欺骗检测。
(4)通信自适应均衡、回声抵消、路由选择、户J，M网络中呼叫接纳识别及控制、导航以及多媒体处理系统。
(5)其他如知识发现和数据挖掘、气象与地球科学等。
5人工神经网络的发展趋势人工神经网络尽管现在仍在发展，但近几年将不会有突破性进展。
要想建立起严密的理论体系，还要等待生物学家破译人脑的秘密。
同时神经网络计算机的实现也还很遥远。
在理论模型跟踪着最新最尖端的算法时，人工神经网络的应用却日益走向大众化。
这是由于神经网络的应用范围很广，在选定一个模型和经过一定的预处理后，学习过程虽然可能比较漫长但操作简单，完成之后反应速度极快。
目前大多数应用比如某些预测都只要在计算机上仿真就可得到结果。
显然，对许多不同专业的人士来说，ANN正成为一个有效的工具，甚至有时可以完全不必理会它的理论深度和广度，只要找到一个比较适合于某一具体问题的模型加以应用就行。