神經網路連接支持向量機的目的

Ⅰ 什麼是神經網路，舉例說明神經網路的應用

我想這可能是你想要的神經網路吧！

什麼是神經網路：
人工神經網路（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。

神經網路的應用：

應用
在網路模型與演算法研究的基礎上，利用人工神經網路組成實際的應用系統，例如，完成某種信號處理或模式識別的功能、構作專家系統、製成機器人、復雜系統控制等等。
縱觀當代新興科學技術的發展歷史，人類在征服宇宙空間、基本粒子，生命起源等科學技術領域的進程中歷經了崎嶇不平的道路。我們也會看到，探索人腦功能和神經網路的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。

神經網路的研究內容相當廣泛，反映了多學科交叉技術領域的特點。主要的研究工作集中在以下幾個方面：
生物原型
從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等方面研究神經細胞、神經網路、神經系統的生物原型結構及其功能機理。
建立模型
根據生物原型的研究，建立神經元、神經網路的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。
演算法
在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網路模型，以實現計算機模擬或准備製作硬體，包括網路學習演算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。
神經網路用到的演算法就是向量乘法，並且廣泛採用符號函數及其各種逼近。並行、容錯、可以硬體實現以及自我學習特性，是神經網路的幾個基本優點，也是神經網路計算方法與傳統方法的區別所在。

Ⅱ 神經網路到底有什麼作用，具體是用來干什麼的

神經網路（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
神經網路可以用於模式識別、信號處理、知識工程、專家系統、優化組合、機器人控制等。隨著神經網路理論本身以及相關理論、相關技術的不斷發展，神經網路的應用定將更加深入。

Ⅲ 人工神經網路，人工神經網路是什麼意思

一、 人工神經網路的概念
人工神經網路（Artificial Neural Network，ANN）簡稱神經網路(NN)，是基於生物學中神經網路的基本原理，在理解和抽象了人腦結構和外界刺激響應機制後，以網路拓撲知識為理論基礎，模擬人腦的神經系統對復雜信息的處理機制的一種數學模型。該模型以並行分布的處理能力、高容錯性、智能化和自學習等能力為特徵，將信息的加工和存儲結合在一起，以其獨特的知識表示方式和智能化的自適應學習能力，引起各學科領域的關注。它實際上是一個有大量簡單元件相互連接而成的復雜網路，具有高度的非線性，能夠進行復雜的邏輯操作和非線性關系實現的系統。
神經網路是一種運算模型，由大量的節點（或稱神經元）之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激活函數（activation function）。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值，稱之為權重（weight），神經網路就是通過這種方式來模擬人類的記憶。網路的輸出則取決於網路的結構、網路的連接方式、權重和激活函數。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。神經網路的構築理念是受到生物的神經網路運作啟發而產生的。人工神經網路則是把對生物神經網路的認識與數學統計模型相結合，藉助數學統計工具來實現。另一方面在人工智慧學的人工感知領域，我們通過數學統計學的方法，使神經網路能夠具備類似於人的決定能力和簡單的判斷能力，這種方法是對傳統邏輯學演算的進一步延伸。
人工神經網路中，神經元處理單元可表示不同的對象，例如特徵、字母、概念，或者一些有意義的抽象模式。網路中處理單元的類型分為三類：輸入單元、輸出單元和隱單元。輸入單元接受外部世界的信號與數據；輸出單元實現系統處理結果的輸出；隱單元是處在輸入和輸出單元之間，不能由系統外部觀察的單元。神經元間的連接權值反映了單元間的連接強度，信息的表示和處理體現在網路處理單元的連接關系中。人工神經網路是一種非程序化、適應性、大腦風格的信息處理，其本質是通過網路的變換和動力學行為得到一種並行分布式的信息處理功能，並在不同程度和層次上模仿人腦神經系統的信息處理功能。
神經網路，是一種應用類似於大腦神經突觸連接結構進行信息處理的數學模型，它是在人類對自身大腦組織結合和思維機制的認識理解基礎之上模擬出來的，它是根植於神經科學、數學、思維科學、人工智慧、統計學、物理學、計算機科學以及工程科學的一門技術。
二、 人工神經網路的發展
神經網路的發展有悠久的歷史。其發展過程大致可以概括為如下4個階段。
1. 第一階段----啟蒙時期
(1)、M-P神經網路模型：20世紀40年代，人們就開始了對神經網路的研究。1943 年，美國心理學家麥克洛奇（Mcculloch）和數學家皮茲（Pitts）提出了M-P模型，此模型比較簡單，但是意義重大。在模型中，通過把神經元看作個功能邏輯器件來實現演算法，從此開創了神經網路模型的理論研究。
(2)、Hebb規則：1949 年，心理學家赫布（Hebb）出版了《The Organization of Behavior》（行為組織學），他在書中提出了突觸連接強度可變的假設。這個假設認為學習過程最終發生在神經元之間的突觸部位，突觸的連接強度隨之突觸前後神經元的活動而變化。這一假設發展成為後來神經網路中非常著名的Hebb規則。這一法則告訴人們，神經元之間突觸的聯系強度是可變的，這種可變性是學習和記憶的基礎。Hebb法則為構造有學習功能的神經網路模型奠定了基礎。
(3)、感知器模型：1957 年，羅森勃拉特（Rosenblatt）以M-P 模型為基礎，提出了感知器（Perceptron）模型。感知器模型具有現代神經網路的基本原則，並且它的結構非常符合神經生理學。這是一個具有連續可調權值矢量的MP神經網路模型，經過訓練可以達到對一定的輸入矢量模式進行分類和識別的目的，它雖然比較簡單，卻是第一個真正意義上的神經網路。Rosenblatt 證明了兩層感知器能夠對輸入進行分類，他還提出了帶隱層處理元件的三層感知器這一重要的研究方向。Rosenblatt 的神經網路模型包含了一些現代神經計算機的基本原理，從而形成神經網路方法和技術的重大突破。
(4)、ADALINE網路模型： 1959年，美國著名工程師威德羅（B.Widrow）和霍夫（M.Hoff）等人提出了自適應線性元件(Adaptive linear element，簡稱Adaline)和Widrow-Hoff學習規則（又稱最小均方差演算法或稱δ規則）的神經網路訓練方法，並將其應用於實際工程，成為第一個用於解決實際問題的人工神經網路，促進了神經網路的研究應用和發展。ADALINE網路模型是一種連續取值的自適應線性神經元網路模型，可以用於自適應系統。
2. 第二階段----低潮時期
人工智慧的創始人之一Minsky和Papert對以感知器為代表的網路系統的功能及局限性從數學上做了深入研究，於1969年發表了轟動一時《Perceptrons》一書，指出簡單的線性感知器的功能是有限的，它無法解決線性不可分的兩類樣本的分類問題，如簡單的線性感知器不可能實現「異或」的邏輯關系等。這一論斷給當時人工神經元網路的研究帶來沉重的打擊。開始了神經網路發展史上長達10年的低潮期。
(1)、自組織神經網路SOM模型：1972年，芬蘭的KohonenT.教授，提出了自組織神經網路SOM(Self-Organizing feature map)。後來的神經網路主要是根據KohonenT.的工作來實現的。SOM網路是一類無導師學習網路，主要用於模式識別﹑語音識別及分類問題。它採用一種「勝者為王」的競爭學習演算法，與先前提出的感知器有很大的不同，同時它的學習訓練方式是無指導訓練，是一種自組織網路。這種學習訓練方式往往是在不知道有哪些分類類型存在時，用作提取分類信息的一種訓練。
(2)、自適應共振理論ART：1976年，美國Grossberg教授提出了著名的自適應共振理論ART(Adaptive Resonance Theory)，其學習過程具有自組織和自穩定的特徵。
3. 第三階段----復興時期
(1)、Hopfield模型：1982年，美國物理學家霍普菲爾德（Hopfield）提出了一種離散神經網路，即離散Hopfield網路，從而有力地推動了神經網路的研究。在網路中，它首次將李雅普諾夫（Lyapunov）函數引入其中，後來的研究學者也將Lyapunov函數稱為能量函數。證明了網路的穩定性。1984年，Hopfield 又提出了一種連續神經網路，將網路中神經元的激活函數由離散型改為連續型。1985 年，Hopfield和Tank利用Hopfield神經網路解決了著名的旅行推銷商問題（Travelling Salesman Problem）。Hopfield神經網路是一組非線性微分方程。Hopfield的模型不僅對人工神經網路信息存儲和提取功能進行了非線性數學概括，提出了動力方程和學習方程，還對網路演算法提供了重要公式和參數，使人工神經網路的構造和學習有了理論指導，在Hopfield模型的影響下，大量學者又激發起研究神經網路的熱情，積極投身於這一學術領域中。因為Hopfield 神經網路在眾多方面具有巨大潛力，所以人們對神經網路的研究十分地重視，更多的人開始了研究神經網路，極大地推動了神經網路的發展。
(2)、Boltzmann機模型：1983年，Kirkpatrick等人認識到模擬退火演算法可用於NP完全組合優化問題的求解，這種模擬高溫物體退火過程來找尋全局最優解的方法最早由Metropli等人1953年提出的。1984年，Hinton與年輕學者Sejnowski等合作提出了大規模並行網路學習機，並明確提出隱單元的概念，這種學習機後來被稱為Boltzmann機。
Hinton和Sejnowsky利用統計物理學的感念和方法，首次提出的多層網路的學習演算法，稱為Boltzmann 機模型。
(3)、BP神經網路模型：1986年，儒默哈特（D.E.Ru melhart）等人在多層神經網路模型的基礎上，提出了多層神經網路權值修正的反向傳播學習演算法----BP演算法（Error Back-Propagation），解決了多層前向神經網路的學習問題，證明了多層神經網路具有很強的學習能力，它可以完成許多學習任務，解決許多實際問題。
(4)、並行分布處理理論：1986年，由Rumelhart和McCkekkand主編的《Parallel Distributed Processing：Exploration in the Microstructures of Cognition》，該書中，他們建立了並行分布處理理論，主要致力於認知的微觀研究，同時對具有非線性連續轉移函數的多層前饋網路的誤差反向傳播演算法即BP演算法進行了詳盡的分析，解決了長期以來沒有權值調整有效演算法的難題。可以求解感知機所不能解決的問題，回答了《Perceptrons》一書中關於神經網路局限性的問題，從實踐上證實了人工神經網路有很強的運算能力。
(5)、細胞神經網路模型：1988年，Chua和Yang提出了細胞神經網路（CNN）模型，它是一個細胞自動機特性的大規模非線性計算機模擬系統。Kosko建立了雙向聯想存儲模型（BAM），它具有非監督學習能力。
(6)、Darwinism模型：Edelman提出的Darwinism模型在90年代初產生了很大的影響，他建立了一種神經網路系統理論。
(7)、1988年，Linsker對感知機網路提出了新的自組織理論，並在Shanon資訊理論的基礎上形成了最大互信息理論，從而點燃了基於NN的信息應用理論的光芒。
(8)、1988年，Broomhead和Lowe用徑向基函數(Radialbasis function, RBF)提出分層網路的設計方法，從而將NN的設計與數值分析和線性適應濾波相掛鉤。
(9)、1991年，Haken把協同引入神經網路，在他的理論框架中，他認為，認知過程是自發的，並斷言模式識別過程即是模式形成過程。
(10)、1994年，廖曉昕關於細胞神經網路的數學理論與基礎的提出，帶來了這個領域新的進展。通過拓廣神經網路的激活函數類，給出了更一般的時滯細胞神經網路(DCNN)、Hopfield神經網路（HNN）、雙向聯想記憶網路（BAM）模型。
(11)、90年代初，Vapnik等提出了支持向量機(Supportvector machines, SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)維數的概念。
經過多年的發展，已有上百種的神經網路模型被提出。

Ⅳ 什麼是支持向量機

什麼是支持向量機？支持向量機基本概念
SVM演算法是一種學習機制，是由Vapnik提出的旨在改善傳統神經網路學習方法的理論弱點，最先從最優分類面問題提出了支持向量機網路。SVM學習演算法根據有限的樣本信息在模型的復雜性和學習能力之間尋求最佳折中，以期獲得最好的泛化能力。SVM在形式上類似於多層前向網路，而且已被應用於模式識別、回歸分析、數據挖掘等方面。
支持向量機這些特點是其他學習演算法(如人工神經網路)所不及的。對於分類問題，單層前向網路可解決線性分類問題，多層前向網路可解決非線性分類問題。但這些網路僅僅能夠解決問題，並不能保證得到的分類器是最優的；而基於統計學習理論的支持向量機方法能夠從理論上實現對不同類別間的最優分類，通過尋找最壞的向量，即支持向量，達到最好的泛化能力。
SVM總的來說可以分為線性SVM和非線性SVM兩類。線性SVM是以樣本間的歐氏距離大小為依據來決定劃分的結構的。非線性的SVM中以卷積核函數代替內積後，相當於定義了一種廣義的趾離，以這種廣義距離作為劃分依據。
模糊支持向量機有兩種理解:一種是針對多定義樣本或漏分樣本進行模糊後處理;另一種是在訓練過程中引入模糊因子作用。
SVM在量化投資中的應用主要是進行金融時序數列的預測。根據基於支持向量機的時間序列預測模型，先由訓練樣本對模型進行訓練和完備，然後將時間序列數據進行預測並輸出預測結果。
本章介紹的第一個案例是一種基於最小二乘法的支持向最機的復雜金融數據時間序列預測方法，大大提高了求解問題的速度和收斂精度。相比於神經網路預測方法，該方法在大批量金融數據時間序列預測的訓練時間、訓練次數和預測誤差上都有了明顯提高，對復雜金融時間序列具有較好的預測效果。
第二個案例是利用SVM進行大盤拐點判斷，由於使用單一技術指標對股價反轉點進行預測存在較大的誤差，所以使用多個技術指標組合進行相互驗證就顯得特別必要。SVM由於採用了結構風險最小化原則，能夠較好地解決小樣本非線性和高維數問題，因此通過構造一個包含多個技術指標組合的反轉點判斷向最，並使用SVM對技術指標組合向量進行數據挖掘，可以得到更加准確的股價反轉點預測模型。

支持向量機基本概念
SVM演算法是一種學習機制，是由Vapnik提出的旨在改善傳統神經網路學習方法的理論弱點，最先從最優分類面問題提出了支持向量機網路。
SVM學習演算法根據有限的樣本信息在模型的復雜性和學習能力之間尋求最佳折中，以期獲得最好的泛化能力。SVM在形式上類似於多層前向網路，而且己被應用於模式識別、回歸分析、數據挖掘等方面。支持向量機方法能夠克服多層前向網路的固有缺陷，它有以下幾個優點：
(1)它是針對有限樣本情況的。根據結構風險最小化原則，盡量提高學習機的泛化能力，即由有限的訓練樣本得到小的誤差，能夠保證對獨立的測試集仍保持小的誤差，其目標是得到現有信息下的最優解，而不僅僅是樣本數趨於無窮大時的最優值。
(2)演算法最終將轉化成一個二次型尋優問題，從理論上說，得到的將是全局最優點。
(3)演算法將實際問題通過非線性變換轉換到高維的特徵空間，在高維空間中構造線性判別函數來實現原空間中的非線性判別函數，這一特殊的性質能保證機器有較好的泛化能力，同時它巧妙地解決了維數災難問題，使得其演算法復雜度與樣本維數無關。

Ⅳ 請高人指點！什麼是支持向量機（SVM）其本質原理是什麼

支持向量機SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik領導的AT&TBell實驗室研究小組
在1963年提出的一種新的非常有潛力的分類技術, SVM是一種基於統計學習理論的模式識別方法，主要應用於模式識別領域.由於當時這些研究尚不十分完善,在解決模式識別問題中往往趨於保守,且數學上比較艱澀,因此這些研究一直沒有得到充的重視.直到90年代,一個較完善的理論體系—統計學習理論 ( StatisticalLearningTheory,簡稱SLT) 的實現和由於神經網路等較新興的機器學習方法的研究遇到一些重要的困難,比如如何確定網路結構的問題、過學習與欠學習問題、局部極小點問題等,使得SVM迅速發展和完善,在解決小樣本 、非線性及高維模式識別問題中表現出許多特有的優勢,並能夠推廣應用到函數擬合等其他機器學習問題中.從此迅速的發展起來，現在已經在許多領域（生物信息學，文本和手寫識別等）都取得了成功的應用。
SVM的關鍵在於核函數，這也是最喜人的地方。低維空間向量集通常難於劃分，解決的方法是將它們映射到高維空間。但這個辦法帶來的困難就是計算復雜度的增加，而核函數正好巧妙地解決了這個問題。也就是說，只要選用適當的核函數，我們就可以得到高維空間的分類函數。在SVM理論中，採用不同的核函數將導致不同的SVM演算法

它是一種以統計學理論為基礎的，以結構風險最小化的學習機學習方法，要優於神經網路學習，以上是摘自本人的畢業設計，如需轉載，請通知本人

Ⅵ 支持向量機原理

支持向量機方法的基本思想是：定義最優線性超平面，並把尋找最優線性超平面的演算法歸結為求解一個凸規劃問題。進而基於Mercer核展開定理，通過非線性映射φ，把樣本空間映射到一個高維乃至於無窮維的特徵空間（Hilbert空間），使在特徵空間中可以應用線性學習機的方法解決樣本空間中的高度非線性分類和回歸等問題（Nello Cristianini，2005）。簡單地說就是升維和線性化。一般的升維都會帶來計算的復雜化。這里自然發生的兩個問題是如何求得非線性映射φ和解決演算法的復雜性。SVM方法巧妙地解決了這兩個難題：由於應用了核函數的展開定理，所以根本不需要知道非線性映射的顯式表達式；由於是在高維特徵空間中應用線性學習機的方法，所以與線性模型相比不但幾乎不增加計算的復雜性，而且在某種程度上避免了「維數災」。另外，SVM是一種有堅實理論基礎的新穎的小樣本學習方法。它基本上不涉及概率測度的定義及大數定律等，因此不同於現有的統計方法。從本質上看，它避開了從歸納到演繹的傳統過程，實現了高效的從訓練樣本到預報樣本的「轉導推理」（transctive inference），大大簡化了通常的分類和回歸等問題。SVM的最終決策函數只由少數的支持向量所確定，計算的復雜性取決於支持向量的數目，而不是樣本空間的維數，這在某種意義上避免了「維數災」。如果說神經網路方法是對樣本的所有因子加權的話，SVM方法是對只佔樣本集少數的支持向量樣本「加權」。當預報因子與預報對象間蘊涵的復雜非線性關系尚不清楚時，基於關鍵樣本的方法可能優於基於因子的「加權」。少數支持向量決定了最終結果，這不但可以幫助我們抓住關鍵樣本、「剔除」大量冗餘樣本，而且註定了該方法不但演算法簡單，而且具有較好的「魯棒」性。由於有較為嚴格的統計學習理論做保證，應用SVM方法建立的模型具有較好的推廣能力。SVM方法可以給出所建模型的推廣能力的確定的界，這是目前其它任何學習方法所不具備的。

隨著支持向量機理論的深入研究，出現了許多變種的支持向量機，如Sheng-wei Fe（2009）提出的兩類重要的預測技術：分類和回歸。其中分類問題預測要求觀察值是離散的，而回歸問題主要針對決策屬性值是連續的情況，它通過學習訓練樣本集建立一個回歸器，然後在條件屬性給定的情況下進行預測。

支持向量機回歸分為線性回歸和非線性回歸，其原理如下：

（1）支持向量機線性回歸

設樣本集為：（x₁，y₁），…，（x_i，y_i），x∈Rⁿ，y∈R，回歸函數用下列線性方程來表示：

f（x）=w·x＋b （4.14）

假設所有訓練數據在ε精度下如圖4.5所示無誤差地用線性函數擬合，即

基坑降水工程的環境效應與評價方法

圖4.5 支持向量機回歸

考慮到允許誤差的情況，引入鬆弛因子ξ_i，

，則式（4.13）變為

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其中常數C＞0，表示對超出誤差ε的樣本的懲罰程度，ξ_i，

為鬆弛變數的上限與下限。為此構造拉格朗日函數：

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得到其對偶問題為：

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可以得到回歸函數為：

其中，α_i，

將只有一小部分小為零，它們對應的樣本就是支持向量。

（2）支持向量機非線性回歸

以上討論的是線性問題，對於非線性問題，把輸入樣本x_i通過ψ：x→H映射到高維特徵空間H（可能是無窮維）。當在特徵空間中構造最優超平面時，實際上只需進行內積運算，而這種內積運算是可以用原空間中的函數來實現的，沒有必要知道ψ的形式。因為只要核函數K（x_i，x_j）滿足Mercer條件，它就對應某一變換空間的內積即K（x_i，x_j）=ψ（_i）·ψ（x_j）。這一點提供了可能導致的「維數災難」問題解決方法。

由線性支持向量回歸可知，二次規劃的拉格朗日目標函數：

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其對偶形式：

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可以得到回歸函數為：

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傳統的擬合方法通常是在線性方程後面加高階項。由此增加的可調參數增加了過擬合的風險。支持向量回歸用核函數即能作非線性回歸，達到了「升維」的目的，增加的可調參數很少，過擬合仍能控制。

Ⅶ 神經網路的介紹

神經網路可以指向兩種，一個是生物神經網路，一個是人工神經網路。生物神經網路：一般指生物的大腦神經元，細胞，觸點等組成的網路，用於產生生物的意識，幫助生物進行思考和行動。人工神經網路（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。人工神經網路：是一種應用類似於大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型。在工程與學術界也常直接簡稱為「神經網路」或類神經網路。

Ⅷ 人工神經網路的發展

現代意義上對神經網路（特指人工神經網路）的研究一般認為從1943年美國芝加哥大學的生理學家W.S. McCulloch和W.A. Pitts提出M-P神經元模型開始，到今年正好六十年。在這六十年中，神經網路的發展走過了一段曲折的道路。1965年M. Minsky和S. Papert在《感知機》一書中指出感知機的缺陷並表示出對這方面研究的悲觀態度，使得神經網路的研究從興起期進入了停滯期，這是神經網路發展史上的第一個轉折。到了20世紀80年代初，J.J. Hopfield的工作和D. Rumelhart等人的PDP報告顯示出神經網路的巨大潛力，使得該領域的研究從停滯期進入了繁榮期，這是神經網路發展史上的第二個轉折。
到了20世紀90年代中後期，隨著研究者們對神經網路的局限有了更清楚的認識，以及支持向量機等似乎更有前途的方法的出現，「神經網路」這個詞不再象前些年那麼「火爆」了。很多人認為神經網路的研究又開始陷入了低潮，並認為支持向量機將取代神經網路。有趣的是，著名學者C.-J. Lin於2003年1月在德國馬克斯·普朗克研究所所做的報告中說，支持向量機雖然是一個非常熱門的話題，但目前最主流的分類工具仍然是決策樹和神經網路。由著名的支持向量機研究者說出這番話，顯然有一種特殊的意味。
事實上，目前神經網路的境遇與1965年之後真正的低潮期相比有明顯的不同。在1965年之後的很長一段時期里，美國和前蘇聯沒有資助任何一項神經網路的研究課題，而今天世界各國對神經網路的研究仍然有大量的經費支持；1965年之後90%以上的神經網路研究者改變了研究方向，而今天無論是國際還是國內都有一支相對穩定的研究隊伍。實際上，神經網路在1965年之後陷入低潮是因為當時該領域的研究在一定意義上遭到了否定，而今天的相對平靜是因為該領域已經走向成熟，很多技術開始走進生產和生活，從而造成了原有研究空間的縮小。
在科學研究中通常有這么一個現象，當某個領域的論文大量涌現的時候，往往正是該領域很不成熟、研究空間很大的時候，而且由於這時候人們對該領域研究的局限缺乏清楚的認識，其熱情往往具有很大的盲目性。從這個意義上說，過去若干年裡各領域研究者一擁而上、各種專業刊物滿眼「神經網路」的風光，其實是一種畸形繁榮的景象，而對神經網路的研究現在才進入了一個比較理智、正常的發展期。在這段時期中，通過對以往研究中存在的問題和局限進行反思，並適當借鑒相關領域的研究進展，將可望開拓新的研究空間，為該領域的進一步發展奠定基礎。

Ⅸ 人工智慧和神經網路

人工智慧的發展飛快，這也得益於人工智慧的技術成熟。而人工智慧離不開神經網路，神經網路在人工智慧的發展中也是走過了十分崎嶇的道路，那麼究竟是怎麼一回事呢？我們在這篇文章中給大家介紹一下這個問題。
每一個科學的技術發展進程都是十分相似的，如果我們從歷史來看，就能夠發展一件十分有意思的事情，重大科學的研究往往呈螺旋形上升的過程，不可能一蹴而就，每一次基礎科學研究的重大進步，科技應用的重大突破，往往先由一兩個領軍人物偶然點破，而後大家爭相研究，於是就在很短的時間內做出大量更具突破性的成果，同時帶來相關產業界的革命性增長。而神經網路也是這樣的。人工神經網路正是機器學習領域幾十年來積累誕生的重大科學研究和工程應用成果，當前深度學習被看作是通向人工智慧的關鍵技術，得到了很多科學家的重視。
首先說說什麼是神經網路吧，神經網路是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。神經網路是機器學習的一個方向，而機器學習的另一個方向就是支持向量機。而以支持向量機為代表的淺層學習技術十分火爆，但是機器學習技術卻很少投入使用中，後來神經網路方面的技術得到的實質性的改變，逐漸走出實驗室，在學術界研究和產業界應用都得以應用。
神經網路的大起大落代表了人工智慧的三個泡沫期，這給過分熱衷深度學習技術與人工智慧研究應用的人來講，也是該降降溫的，期望越大，失望越大，畢竟深度學習技術沒有想像中的那麼強大，至少在智能演算法層面的突破很有限。換個角度看，深度學習的興起，很可能是因為機器學習演算法研究幾十年遲遲無重大進展。
我們在這篇文章中給大家講述的人工智慧和神經網路的發展，從中我們可以看出人工智慧的發展是離不開機器學習的，而機器學習又離不開神經網路，所以我們要想做好人工智慧，那就不要丟下神經學習，唯有並駕齊驅，相互幫助，才能把智能科技發展的道路走得更遠更牢。

Ⅹ 深度神經網路 為什麼 選擇 支持向量機

深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。多層神經網路是指單計算層感知器只能解決線性可分問題，而大量的分類問題是線性不可分的。克服單計算層感知器這一局限性的有效辦法是，在輸入層與輸出層之間引入隱層（隱層個數可以大於或等於1）作為輸入模式「的內部表示」，單計算層感知器變成多（計算）層感知器。補充：深度學習的概念由Hinton等人於2006年提出。基於深信度網(DBN)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外Lecun等人提出的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。