阿里的神經網路是什麼水平

⑴ 有人可以介紹一下什麼是"神經網路"嗎

由於神經網路是多學科交叉的產物，各個相關的學科領域對神經網路
都有各自的看法，因此，關於神經網路的定義，在科學界存在許多不同的
見解。目前使用得最廣泛的是T.Koholen的定義，即"神經網路是由具有適
應性的簡單單元組成的廣泛並行互連的網路，它的組織能夠模擬生物神經
系統對真實世界物體所作出的交互反應。"

如果我們將人腦神經信息活動的特點與現行馮·諾依曼計算機的工作方
式進行比較，就可以看出人腦具有以下鮮明特徵：

1. 巨量並行性。
在馮·諾依曼機中，信息處理的方式是集中、串列的，即所有的程序指
令都必須調到CPU中後再一條一條地執行。而人在識別一幅圖像或作出一項
決策時，存在於腦中的多方面的知識和經驗會同時並發作用以迅速作出解答。
據研究，人腦中約有多達10^(10)～10^(11)數量級的神經元，每一個神經元
具有103數量級的連接，這就提供了巨大的存儲容量，在需要時能以很高的
反應速度作出判斷。

2. 信息處理和存儲單元結合在一起。
在馮·諾依曼機中，存儲內容和存儲地址是分開的，必須先找出存儲器的
地址，然後才能查出所存儲的內容。一旦存儲器發生了硬體故障，存儲器中
存儲的所有信息就都將受到毀壞。而人腦神經元既有信息處理能力又有存儲
功能，所以它在進行回憶時不僅不用先找存儲地址再調出所存內容，而且可
以由一部分內容恢復全部內容。當發生"硬體"故障（例如頭部受傷）時，並
不是所有存儲的信息都失效，而是僅有被損壞得最嚴重的那部分信息丟失。

3. 自組織自學習功能。
馮·諾依曼機沒有主動學習能力和自適應能力，它只能不折不扣地按照
人們已經編制好的程序步驟來進行相應的數值計算或邏輯計算。而人腦能夠
通過內部自組織、自學習的能力，不斷地適應外界環境，從而可以有效地處
理各種模擬的、模糊的或隨機的問題。

神經網路研究的主要發展過程大致可分為四個階段：

1. 第一階段是在五十年代中期之前。

西班牙解剖學家Cajal於十九世紀末創立了神經元學說，該學說認為神經
元的形狀呈兩極，其細胞體和樹突從其他神經元接受沖動，而軸索則將信號
向遠離細胞體的方向傳遞。在他之後發明的各種染色技術和微電極技術不斷
提供了有關神經元的主要特徵及其電學性質。

1943年，美國的心理學家W.S.McCulloch和數學家W.A.Pitts在論文《神經
活動中所蘊含思想的邏輯活動》中，提出了一個非常簡單的神經元模型，即
M－P模型。該模型將神經元當作一個功能邏輯器件來對待，從而開創了神經
網路模型的理論研究。

1949年，心理學家D.O. Hebb寫了一本題為《行為的組織》的書，在這本
書中他提出了神經元之間連接強度變化的規則，即後來所謂的Hebb學習法則。
Hebb寫道："當神經細胞A的軸突足夠靠近細胞B並能使之興奮時，如果A重
復或持續地激發B，那麼這兩個細胞或其中一個細胞上必然有某種生長或代
謝過程上的變化，這種變化使A激活B的效率有所增加。"簡單地說，就是
如果兩個神經元都處於興奮狀態，那麼它們之間的突觸連接強度將會得到增
強。

五十年代初，生理學家Hodykin和數學家Huxley在研究神經細胞膜等效電
路時，將膜上離子的遷移變化分別等效為可變的Na+電阻和K+電阻，從而建
立了著名的Hodykin-Huxley方程。

這些先驅者的工作激發了許多學者從事這一領域的研究，從而為神經計
算的出現打下了基礎。

2. 第二階段從五十年代中期到六十年代末。

1958年，F.Rosenblatt等人研製出了歷史上第一個具有學習型神經網路
特點的模式識別裝置，即代號為Mark I的感知機（Perceptron），這一重
大事件是神經網路研究進入第二階段的標志。對於最簡單的沒有中間層的
感知機，Rosenblatt證明了一種學習演算法的收斂性，這種學習演算法通過迭代
地改變連接權來使網路執行預期的計算。

稍後於Rosenblatt，B.Widrow等人創造出了一種不同類型的會學習的神經
網路處理單元，即自適應線性元件Adaline，並且還為Adaline找出了一種有
力的學習規則，這個規則至今仍被廣泛應用。Widrow還建立了第一家神經計
算機硬體公司，並在六十年代中期實際生產商用神經計算機和神經計算機軟
件。

除Rosenblatt和Widrow外，在這個階段還有許多人在神經計算的結構和
實現思想方面作出了很大的貢獻。例如，K.Steinbuch研究了稱為學習矩陣
的一種二進制聯想網路結構及其硬體實現。N.Nilsson於1965年出版的
《機器學習》一書對這一時期的活動作了總結。

3. 第三階段從六十年代末到八十年代初。

第三階段開始的標志是1969年M.Minsky和S.Papert所著的《感知機》一書
的出版。該書對單層神經網路進行了深入分析，並且從數學上證明了這種網
絡功能有限，甚至不能解決象"異或"這樣的簡單邏輯運算問題。同時，他們
還發現有許多模式是不能用單層網路訓練的，而多層網路是否可行還很值得
懷疑。

由於M.Minsky在人工智慧領域中的巨大威望，他在論著中作出的悲觀結論
給當時神經網路沿感知機方向的研究潑了一盆冷水。在《感知機》一書出版
後，美國聯邦基金有15年之久沒有資助神經網路方面的研究工作，前蘇聯也
取消了幾項有前途的研究計劃。

但是，即使在這個低潮期里，仍有一些研究者繼續從事神經網路的研究工
作，如美國波士頓大學的S.Grossberg、芬蘭赫爾辛基技術大學的T.Kohonen
以及日本東京大學的甘利俊一等人。他們堅持不懈的工作為神經網路研究的
復興開辟了道路。

4. 第四階段從八十年代初至今。

1982年，美國加州理工學院的生物物理學家J.J.Hopfield採用全互連型
神經網路模型，利用所定義的計算能量函數，成功地求解了計算復雜度為
NP完全型的旅行商問題（Travelling Salesman Problem，簡稱TSP）。這
項突破性進展標志著神經網路方面的研究進入了第四階段，也是蓬勃發展
的階段。

Hopfield模型提出後，許多研究者力圖擴展該模型，使之更接近人腦的
功能特性。1983年，T.Sejnowski和G.Hinton提出了"隱單元"的概念，並且
研製出了Boltzmann機。日本的福島邦房在Rosenblatt的感知機的基礎上，
增加隱層單元，構造出了可以實現聯想學習的"認知機"。Kohonen應用3000
個閾器件構造神經網路實現了二維網路的聯想式學習功能。1986年，
D.Rumelhart和J.McClelland出版了具有轟動性的著作《並行分布處理-認知
微結構的探索》，該書的問世宣告神經網路的研究進入了高潮。

1987年，首屆國際神經網路大會在聖地亞哥召開，國際神經網路聯合會
（INNS）成立。隨後INNS創辦了刊物《Journal Neural Networks》，其他
專業雜志如《Neural Computation》，《IEEE Transactions on Neural
Networks》，《International Journal of Neural Systems》等也紛紛
問世。世界上許多著名大學相繼宣布成立神經計算研究所並制訂有關教育
計劃，許多國家也陸續成立了神經網路學會，並召開了多種地區性、國際性
會議，優秀論著、重大成果不斷涌現。

今天，在經過多年的准備與探索之後，神經網路的研究工作已進入了決
定性的階段。日本、美國及西歐各國均制訂了有關的研究規劃。

日本制訂了一個"人類前沿科學計劃"。這項計劃為期15－20年，僅
初期投資就超過了1萬億日元。在該計劃中，神經網路和腦功能的研究佔有
重要地位，因為所謂"人類前沿科學"首先指的就是有關人類大腦以及通過
借鑒人腦而研製新一代計算機的科學領域。

在美國，神經網路的研究得到了軍方的強有力的支持。美國國防部投資
4億美元，由國防部高級研究計劃局（DAPRA）制訂了一個8年研究計劃，
並成立了相應的組織和指導委員會。同時，海軍研究辦公室（ONR）、空軍
科研辦公室（AFOSR）等也紛紛投入巨額資金進行神經網路的研究。DARPA認
為神經網路"看來是解決機器智能的唯一希望"，並認為"這是一項比原子彈
工程更重要的技術"。美國國家科學基金會（NSF）、國家航空航天局（NASA）
等政府機構對神經網路的發展也都非常重視，它們以不同的形式支持了眾多
的研究課題。

歐共體也制訂了相應的研究計劃。在其ESPRIT計劃中，就有一個項目是
"神經網路在歐洲工業中的應用"，除了英、德兩國的原子能機構外，還有多
個歐洲大公司卷進這個研究項目，如英國航天航空公司、德國西門子公司等。
此外，西歐一些國家還有自己的研究計劃，如德國從1988年就開始進行一個
叫作"神經資訊理論"的研究計劃。

我國從1986年開始，先後召開了多次非正式的神經網路研討會。1990年
12月，由中國計算機學會、電子學會、人工智慧學會、自動化學會、通信學
會、物理學會、生物物理學會和心理學會等八個學會聯合在北京召開了"中
國神經網路首屆學術會議"，從而開創了我國神經網路研究的新紀元。

⑵ BP神經網路運行到什麼程度算OK

你可以設定一個goal，這個goal是訓練時用的，用來驗算網路的擬合程度、映射能力，沒有嚴格要求，你可以隨意設定，再慢慢調整，有的人設0.1，有的人設0.000001，你自己慢慢試。主要看最後你用test算例驗證時的效果，可以算相對誤差，再用mse函數或sumsqr函數得到統計指標，指示網路的性能。

⑶ 達摩院作為阿里的科研機構，都取得了哪些成就

達摩院作為阿里的科研結構，似乎它沒怎麼出來“說話”，因為它一直在低調地做自己的事情。

我們先來看一下達摩院具體是什麼。

在2017年的時候，馬雲說要搞一個達摩院，用了3年的時間就放了1000億元進去，說是為了探索科技的開銷，然後很多搞科技的人才都被馬雲請了過來這里了，進行技術研發，剛開始的時候馬雲從全球請了十名不同領域的科學家加入到這里，後來又加入了很多人才，目前科學家的人數大約在七十位左右。達摩院研究的東西都是和科技有關，比如現在很火的網路安全、基礎演算法等，還有美國一直都在重視的量子計算，除此之外還有下一代人機交互、視覺計算等。

除此之外，達摩院的影響不僅僅只是中國或者歐洲，達摩院現在已經和很多所世界級的高校建立了合作，在2018年11月的時候達摩院衛星遙感影像AI分析系統也再一次獲得了冠軍。

⑷ 我想問一下什麼是神經網路

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。

⑸ 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。

⑹ 什麼叫神經網路

南搞小孩給出基本的概念: 一.一些基本常識和原理 [什麼叫神經網路?] 人的思維有邏輯性和直觀性兩種不同的基本方式。邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。 人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。 [人工神經網路的工作原理] 人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對手寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。 所以網路學習的准則應該是：如果網路作出錯誤的的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖象模式輸入給網路，網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網路再次遇到「A」模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。 如果輸出為「0」(即結果錯誤)，則把網路連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在於使網路下次再遇到「A」模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網路輪番輸入若干個手寫字母「A」、「B」後，經過網路按以上學習方法進行若干次學習後，網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連接權值上。當網路再次遇到其中任何一個模式時，能夠作出迅速、准確的判斷和識別。一般說來，網路中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。 南搞小孩一個小程序: 關於一個神經網路模擬程序的下載 人工神經網路實驗系統(BP網路) V1.0 Beta 作者:沈琦 http://emuch.net/html/200506/de24132.html 作者關於此程序的說明: 從輸出結果可以看到，前3條"學習"指令，使"輸出"神經元收斂到了值 0.515974。而後3條"學習"指令，其收斂到了值0.520051。再看看處理4和11的指令結果 P *Out1: 0.520051看到了嗎？ "大腦"識別出了4和11是屬於第二類的！怎麼樣?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神經網路"已經形成了!你可以自己任意的設"模式"讓這個"大腦"學習分辯哦!只要樣本數據量充分(可含有誤差的樣本)，如果能夠在out數據上收斂地話，那它就能分辨地很准哦!有時不是絕對精確，因為它具有"模糊處理"的特性.看Process輸出的值接近哪個Learning的值就是"大腦"作出的"模糊性"判別! 南搞小孩神經網路研究社區: 人工神經網路論壇 http://www.youngfan.com/forum/index.php http://www.youngfan.com/nn/index.html(舊版,楓舞推薦) 國際神經網路學會(INNS)(英文) http://www.inns.org/ 歐洲神經網路學會(ENNS)(英文) http://www.snn.kun.nl/enns/ 亞太神經網路學會(APNNA)(英文) http://www.cse.cuhk.e.hk/~apnna 日本神經網路學會(JNNS)(日文) http://www.jnns.org 國際電氣工程師協會神經網路分會 http://www.ieee-nns.org/ 研學論壇神經網路 http://bbs.matwav.com/post/page?bid=8&sty=1&age=0 人工智慧研究者俱樂部 http://www.souwu.com/ 2nsoft人工神經網路中文站 http://211.156.161.210:8888/2nsoft/index.jsp =南搞小孩推薦部分書籍: 人工神經網路技術入門講稿(PDF) http://www.youngfan.com/nn/ann.pdf 神經網路FAQ(英文) http://www.youngfan.com/nn/FAQ/FAQ.html 數字神經網路系統(電子圖書) http://www.youngfan.com/nn/nnbook/director.htm 神經網路導論(英文) http://www.shef.ac.uk/psychology/gurney/notes/contents.html =南搞小孩還找到一份很有參考價值的講座 <前向網路的敏感性研究> http://www.youngfan.com/nn/mgx.ppt 是Powerpoint文件，比較大，如果網速不夠最好用滑鼠右鍵下載另存. 南搞小孩添言:很久之前，楓舞夢想智能機器人從自己手中誕生,SO在學專業的時候也有往這方面發展...考研的時候亦是朝著人工智慧的方向發展..但是很不幸的是楓舞考研失敗...SO 只好放棄這個美好的願望,為生活奔波.希望你能夠成為一個好的智能計算機工程師..楓舞已經努力的在給你提供條件資源哦~~

⑺ 馬雲說「我不喜歡AI被稱為人工智慧，我稱它為阿里巴巴智能」，那麼「阿里巴巴智能」是什麼

起始於雲計算 面向智能化縱觀阿里整體業務，大致可分為五大板塊：核心商業、支付和金融、雲計算、物流及大文娛。其中，雲計算屬電商之外的「強項」之一，市場份額全球前三。2017年12月20日，在阿里雲雲棲大會·北京峰會上，阿里提出「產業AI」布局，即以阿里雲為基礎，從家居、零售、出行、金融、智能城市、智能工業6大方面展開產業布局，從視覺、語音、演算法到晶元構建立體合作夥伴生態。雲計算是阿里AI布局的基礎，也是起點。創立於2009年的阿里雲，定位於雲計算及人工智慧科技公司，為200多個國家和地區的企業、開發者和政府機構提供服務。其實早在2018年，阿里就確定了「雲計算」和「大數據」戰略，決定自主研發大規模

能ET已經在農業、現代工業、環境、醫療、智慧城市數據領域開展布局並落地，用AI幫助企業走向智能化。除了雲計算的布局，2017年，阿里還宣布成立達摩院，致力於開發基礎科學、顛覆性技術，旗下設5大領域14個實驗室，其中就包括主攻人工智慧技術的機器智能實驗室。

⑻ 阿里cco做什麼內容

阿里CCO致力為廣大阿里巴巴用戶提供更為專業的服務和用戶體驗，繼續深化大數據和技術驅動服務體驗提升。

阿里巴巴客戶體驗事業部，簡稱CCO（Chief Customer Office），現任CCO管理者為阿里巴巴合夥人資深副總裁——吳敏芝。

阿垍頭里筿巴巴集團客戶體驗事業部簡稱CCO，吳敏芝2017年1月13日被任命為阿里巴巴CCO。CCO致力為廣大阿里巴巴用戶提供更為專業的服務和用戶體驗，繼續深化大數據和技術驅動服務體驗提升，「做出讓用戶尖叫的服務」；更大力度全方面賦能商家，提高全平台服務水平。

做好業務的「耳朵和眼睛」，打通客戶到業務的任督二脈。

2017年，阿里巴巴服務團隊推出智能客服——阿里小蜜等系列智能（AI)服務產品，如今，阿里小蜜已經每日可以協助服務百萬級的客戶在線咨詢。

新華社北京11月13日電（記者宋玉萌）12日，阿里巴巴集團首席客戶官吳敏芝表示，剛剛過去的天貓「雙11」，智能客服機器人阿里「小蜜」系統承接了淘寶天貓平台97%的在線服務需求，提供了相當於8.5萬名人工客服「小二」的工作量，全天提供在線咨詢對話量3億次。「這個數字體現的正是技術的力量、創新的力量。」

助推「2684億」的幕後加速器

據阿里提供數據顯示，天貓「雙11」總成交額達到2684億元，再次創下新紀錄。

如此龐大的交易數字背後，有一個神奇的團隊在發揮著作用。天貓「雙11」當天，阿里「小蜜」客服機器人協助數十萬商家用人工智慧解決在線客服需求。全天提供在線咨詢對話量3億次，解決率達到70%，帶來的詢單成交高達113億元。

提起客服，一般人最直接的想像就是電話接線員。但在阿里體系內，客服工作屬於集團客戶體驗事業群CCO體系。CCO是「首席客戶官」（Chief Customer Office）的縮寫。阿里經濟體中的很多業務及平台，包括淘寶、天貓、盒馬、飛豬等背後都是通過阿里CCO體系來進行客服等業務的運轉。

阿里客戶體驗事業群不僅擁有專業「小二」為消費者、商家和經濟體提供服務，還有進行體驗運營的團隊，此外還有數據中台、產品、技術等團隊進行底層支撐，形成了行業內獨特的數字化服務體驗團隊。

CCO：不僅是升級版客服

當前，流量獲客成本越來越高，從增量市場到存量市場，怎麼把客戶留住是各互聯網平台共同思考的問題。阿里CCO體系從服務的角度給出了增加客戶粘性的整體解決方案。

「人工智慧時代，阿里CCO體系不僅僅是升級版『客服』，更要依託阿里的技術能力，用人工智慧賦能商家。」吳敏芝介紹說，阿里CCO要對消費者和商家之間的互動、對消費者在平台上的體驗，做兜底保障。

但僅有兜底是不夠的，更重要的還要業務前置，即在業務決策的環節，就以消費者和客戶的視角來參與業務決策，從根本上排除會讓消費者體驗不好的決策。

同時，商家的能力參差不齊，CCO把阿里體系沉澱的經驗、產品和人工智慧等技術能力模塊化賦能給商家，讓商家有更高效率、更低成本，更好服務消費者。

輸出數字化服務整體解決方案

模塊化的方式輸出技術能力和經驗，說起來容易，如何做到標准化、結構化？

吳敏芝說，阿里巴巴最優秀的人工智慧團隊近半數在CCO體系，人工智慧「小蜜」等體系工具背後是體驗和服務領域產品技術能力的長期沉澱。

阿里CCO還推出了給商家的「指揮大腦」——服務操作系統，即服務OS。在智能和數據雙驅動下,為品牌快速搭建服務人才體系、客服工作台、應用智能客服機器人「小蜜」等產品工具，提供數字化服務整體解決方案。

針對品牌商家不同的發展階段和需求，此次「雙11」，阿里巴巴還持續向商家提供數字化服務,推出「智能預警」「智能外呼」「爆品保護」和「前N有禮」等系列智能產品和工具，從庫存、交易、資損等維度為商家提供保障。

「包括阿里巴巴集團合夥人和各業務線總裁在內，所有負責人都不止一次來到CCO，參與到客戶服務的工作里來，到服務一線零距離感受客戶反饋。」吳敏芝表示，CCO是觸達消費者和商家的最前線，相當於整個阿里經濟體客戶體驗的神經網路。

⑼ 神經網路到底能幹什麼

神經網路利用現有的數據找出輸入與輸出之間得權值關系（近似），然後利用這樣的權值關系進行模擬，例如輸入一組數據模擬出輸出結果，當然你的輸入要和訓練時採用的數據集在一個范疇之內。例如預報天氣：溫度 濕度 氣壓等作為輸入 天氣情況作為輸出利用歷史得輸入輸出關系訓練出神經網路，然後利用這樣的神經網路輸入今天的溫度 濕度 氣壓等 得出即將得天氣情況當然這樣的例子不夠精確，但是神經網路得典型應用了。希望採納！