人工神经网络的主要概况

您当前位置：首页 > 行业分析 > IT通讯 > 　正文

来源：中为咨询www.zwzyzx.com 【日期：2016-10-24 14:32:00】【打印】【关闭】

相关报告

数据更新中...

人类大脑神经的信息活动与目前的计算机相比有三个不同的特性:

第一，巨量并行和容错特性。人脑约有1000亿个神经元，神经元之间约有上万亿的突触连接，形成了迷宫般的网络连接，大量的神经元信息活动是同时进行的，而非目前计算机按照指令一条条执行。此外人脑的这种巨量并行特性也使得其具有极好的容错特性，坏掉一个晶体管就能毁掉一块微处理器，但是大脑的神经元每时每刻都在死亡。

第二，信息处理和存储单元结合在一起。研究报告目前计算机普遍采用冯洛伊曼架构，存储器和处理器分离，通过总线传递数据。随着处理的数据量海量地增长，总线有限的数据传输速率被称为“冯·诺依曼瓶颈”，严重影响计算机的计算效率和功耗，人脑信息处理和存储单元结合在一起，拥有极低的功耗（约20W左右）。

第三，自组织自学习功能。大脑在与外界互动的同时也会进行学习和改变，而不是像现在计算机遵循预设算法的固定路径和分支运行。

基于以上几点不同，人们一直尝试模仿人类大脑神经元的信息活动机制来设计算法：调查报告信号通过突触进入神经元细胞，神经细胞利用一种方式把所有从树突上突触进来的信号进行相加，如果全部信号的总和超过某个阀值，就会激发神经元细胞进入兴奋状态，这时就会有一个电信号通过轴突发送出去给其他神经细胞。如果信号总和没有达到阀值，神经细胞就不会兴奋起来，不会传递信号。

生物神经元的结构

人工神经元数学模型

简单的人工神经元数学模型就是让每一个输入到神经元的信号加权求和，相加后如果超过设定的阈值，就输出“1”，没有就输出“0”。这样若干个最简单的神经元输入输出相连接，就构成了复杂的人工神经网络。

单层人工神经网络

多层（深度）人工神经网络

通过训练，人工神经网络能实现基本分类功能。比如输入一张狗的图片信号，假定输出1表明计算机判断这是一只狗。我们首先用标记过的狗的图片输入人工神经网络进行训练，如果输出的结果是0，就调节每个输入信号的权重等参数，使得输出为1，这样大量标记过的狗的图片训练后，人工神经网络就自己掌握了判断狗的特征，并且具备了泛化能力：我们输入一张它从未见过的狗的图片，它也能识别出来这是一只狗，输出1。

深度学习实际上是建立输入和输出数据之间的映射关系