❶ 神經網路從何而來
【嵌牛導讀】神經網路從何而來？這里說的『從何而來』，並不僅僅是從技術上去介紹一個方法的創造或發展，而更想探討方法背後所蘊含的思想基礎與演變之路。
【嵌牛鼻子】神經網路、深度學習
【嵌牛提問】神經網路的由來？
【嵌牛正文】深度學習與神經網路是近幾年來計算機與人工智慧領域最炙手可熱的話題了。為了蹭這波熱度，博主也打算分享一些自己的經驗與思考。第一篇文章想探討一個非常基礎的問題：神經網路從何而來？這里說的『從何而來』，並不僅僅是從技術上去介紹一個方法的創造或發展，而更想探討方法背後所蘊含的思想基礎與演變之路。
首先，需要為『神經網路』正一下名。在人工智慧領域，我們通常所說的神經網路（Neural Networks）全稱是人工神經網路（Artificial Neural Network），與之對應的是我們用肉長成的生物神經網路（Biology Neural Network）。眾所周知，人工神經網路受生物神經網路的啟發而產生，並在幾十年間不斷進步演化。可要論人類對人工智慧的探索歷史，卻遠遠長於這幾十年。為了深刻了解神經網路出現的背景，我們有必要從更早的歷史開始說起。
簡單說，人工智慧想做的事情就是去總結和提煉人類思考的過程，使之能夠機械化、可重復。從各種神話、傳說來看，我們的祖先在幾千年前就對這件事兒充滿了好奇與遐想。到兩千多年前，一大批偉大的哲學家在希臘、中國和印度相繼誕生，並將人類對這一問題的認識推向了新的高度。為避免本文成為枯燥的哲學史，這里不想舉太多的例子。偉大的希臘哲學家亞里士多德在他的《前分析篇》中提出了著名的三段論（sollygism），類似於：
所有希臘人是人
所有人終有一死
因此所有希臘人終有一死
雖然這是我們現在已經無比熟悉的推理模式，但是要在2000年前從無到有系統總結出一系列這樣的命題與推理模式，卻著實不易。有了『三段論』這種的武器，人們對問題的認識與決策就能從感性真正走向理性，做到可以重復。此外，我們熟悉的歐式幾何也是當時這種邏輯推理學派的代表。歐式幾何以一系列的公理為基礎，基於一套嚴密的邏輯推理體系，最終得到結論的證明，現在仍然是每個學生需要反復訓練的思維體操。
隨著時間的演進，認知哲學與邏輯學也在不斷的發展。在17世紀時，以笛卡爾、萊布尼茨為代表的哲學家進一步提出通過數學的方式對邏輯推演進行標准化，這也是對人腦推理與思考的再次抽象，為後續以後基於數字電路的人工智慧打下了基礎。之後，數理邏輯進一步發展，而到了20世紀中期，數理邏輯又一次取得了巨大的突破，哥德爾不完備理論、圖靈機模型等的相繼提出，科學家們既認識到了數理邏輯的局限性，也看到了將推理機械化的無限可能性，一種新的計算方式呼之欲出。
在圖靈機的思想指導下，第一台電子計算機很快被設計出來，為人工智慧的真正實現提供了物質上的基礎。其實回望人工智慧歷史上的歷次重大飛躍，硬體技術的發展無不扮演者重要的作用。很多看似有效的演算法都苦於沒有足夠強大的計算平台支持無疾而終，而計算能力的提升也可以促進科學家們們擺脫束縛，在演算法的研究道路上天馬行空。深度學習這些年的迅猛發展，很大程度就是得益於大規模集群和圖形處理器等技術的成熟，使得用復雜模型快速處理大規模數據成為可能。
1956年達特茅斯會議上，斯坦福大學科學家約翰·麥卡錫（John McCarthy）正式提出了『人工智慧』這一概念， 標志著一個學科的正式誕生，也標志著人工智慧的發展開始進入了快車道。如果說邏輯符號操作是對人類思維的本質的抽象，那麼利用電子計算機技術來模擬人類的符號推理計算也是一個自然而然的想法。在艾倫·紐威爾（Alan Newell）和赫伯特·西蒙（Herbert A.Simon）等大師的推動下，以邏輯推演為核心符號主義（symbolicism）流派很快占據了人工智慧領域的重要地位。符號主義在很多領域取得了成功，比如在80年代風靡一時的專家系統，通過知識庫和基於知識庫的推理系統模擬專家進行決策，得到了廣泛的應用。而本世紀初熱炒的語義網路以及當下最流行的知識圖譜，也可以看做這一流派的延續與發展。
符號主義最大的特點是知識的表示直觀，推理的過程清晰，但是也存在著許多局限性。除去在計算能力方面的困擾，一個很大的問題就在於雖然我們可以通過邏輯推理解決一些復雜的問題，但是對一些看似簡單的問題，比如人臉識別，卻無能為力。當看到一張人臉的照片，我們可以毫不費力的識別出這個人是誰，可這個過程並不需要做什麼復雜的推理，它在我們的大腦中瞬間完成，以至於我們對這個過程的細節卻一無所知。看起來想通過挖掘一系列嚴密的推理規則解決這類問題是相對困難的，這也促使很多人去探索與人腦工作更加貼合的解決方案。實際上在符號主義出現的同時，人工智慧的另一重要學派聯結主義（Connectionism）也開始蓬勃發展，本文的『主角』神經網路終於可以登場了。
在文章的一開始就提到，我們現在所說的人工神經網路是受生物神經網路啟發而設計出來的。在1890年，實驗心理學先驅William James在他的巨著《心理學原理》中第一次詳細論述人腦結構及功能。其中提到神經細胞受到刺激激活後可以把刺激傳播到另一個神經細胞，並且神經細胞激活是細胞所有輸入疊加的結果。這一後來得到驗證的假說也成為了人工神經網路設計的生物學基礎。基於這一假說，一系列模擬人腦神經計算的模型被相繼提出，具有代表性的有Hebbian Learning Rule, Oja's Rule和MCP Neural Model等，他們與現在通用的神經網路模型已經非常相似，例如在Hebbian Learning模型中，已經可以支持神經元之間權重的自動學習。而在1958年，Rosenblatt將這些模型付諸於實施，利用電子設備構建了真正意義上的第一個神經網路模型：感知機（Perceptron）。Rosenblatt現場演示了其學習識別簡單圖像的過程，在當時的社會引起了轟動，並帶來了神經網路的第一次大繁榮。此後的幾十年裡，神經網路又經歷了數次起起伏伏，既有春風得意一統天下的歲月，也有被打入冷宮無人問津的日子，當然，這些都是後話了。
本文更想討論這樣一個問題：神經網路產生的動機僅僅是對生物學中對神經機制的模仿嗎？在神經網路產生的背後，還蘊含著一代代科學家怎麼樣的思想與情懷呢？事實上，在神經網路為代表的一類方法在人工智慧中又被稱為聯結主義（Connectionism）。關於聯結主義的歷史，一般的文獻介紹按照慣例會追溯到希臘時期哲學家們對關聯性的定義與研究，例如我們的老朋友亞里士多德等等。然而當時哲學家研究的關聯其實並不特指神經元之間的這種關聯，比如前文提到的符號推理本身也是一種形式關聯，在希臘哲學中並沒有對這兩者進行專門的區分。所以硬要把這些說成是連接主義的思想起源略微有一些牽強。
前文提到，在數理邏輯發展過程中，17世紀的歐陸理性主義起到了重要的作用。以笛卡爾、萊布尼茨等為代表的哲學家，主張在理性中存在著天賦觀念，以此為原則並嚴格按照邏輯必然性進行推理就可以得到普遍必然的知識。與此同時，以洛克、休謨等哲學家為代表的英國經驗主義，則強調人類的知識來自於對感知和經驗歸納。這一定程度上是對絕對的真理的一種否定，人類的認識是存在主觀的，隨經驗而變化的部分的。如果在這個思想的指導下，我們與其去尋找一套普世且完備的推理系統，不如去構造一套雖不完美但能夠隨著經驗積累不斷完善的學習系統。而休謨甚至提出了放棄揭示自然界的因果聯系和必然規律，而是依據「習慣性聯想」去描繪一連串的感覺印象。這其實和神經網路設計的初衷是非常類似的：重視經驗的獲得與歸納（通過樣本進行學習），但對模型本身的嚴謹性與可解釋行則沒有那麼關注，正如有時候我們願意把神經網路模型看做是一個『黑箱』。
然而單單一個『黑箱』是不能成為經驗的學習與整理的系統的，我們還需要去尋找構建『黑箱』的一種方法論。現代哲學發展到20世紀初期時，在維特根斯坦和羅素等哲學家的倡導下，產生了邏輯經驗主義學派。依託當時邏輯學的迅猛發展，這一主義既強調經驗的作用，也重視通過嚴密的邏輯推理來得到結論，而非簡單的歸納。在數理邏輯領域頗有建樹的羅素有一位大名鼎鼎的學生諾伯特·維納，他創立的控制論與系統論、資訊理論一道，為信息科學的發展提供了堅實的理論基礎。而神經網路模型的創立也深受這『三論』的影響。前文提到MCP神經元模型的兩位創始人分別是羅素和維納的學生。作為一個系統，神經網路接受外部的輸入，得到輸出，並根據環境進行反饋，對系統進行更新，直到達到穩定狀態。這個過程，同樣也是神經網路對環境信息傳遞的接受和重新編碼的過程。如果如果把神經網路當做一個『黑盒』，那麼我們首先關心該是這個黑盒的輸入與輸出，以及如何根據環境給黑盒一個合理的反饋，使之能夠進行調整。而黑盒內部的結構，則更多的成為了形式的問題。我們借鑒生物神經網路構造這個黑盒，恰好是一個好的解決方案，但這未必是唯一的解決方案或者說與人類大腦的神經元結構存在必然的聯系。比如在統計學習領域中最著名的支持向量機（Support Vector Machines），最終是作為一種特殊的神經網路而提出的。可當其羽翼豐滿之後，則和神經網路逐漸脫離關系，開啟了機器學習的另一個門派。不同的模型形式之間可以互相轉化，但是重視經驗（樣本），強調反饋的思想卻一直保留下來。
前面說了這些，到底神經網路從何而來呢？總結下來就是三個方面吧：1.對理性邏輯的追求，對樣本實證的重視，為神經網路的誕生提供了思想的基礎。2.生物學與神經科學的發展為神經網路形式的出現提供了啟發。3.計算機硬體的發展與計算能力的提升使神經網路從理想變成了現實。而這三方面的發展也催生著神經網路的進一步發展與深度學習的成熟：更大規模的數據，更完善的優化演算法使網路能夠學習到更多更准確的信息；對人腦的認識的提升啟發設計出層次更深，結構更高效的網路結構；硬體存儲與計算能力提升使海量數據的高效訓練成為可能。而未來神經網路給我們帶來的更多驚喜，也很大可能源自於這三個方面，讓我們不妨多一些期待吧。
❷ 神經網路是機器學習嗎
神經網路屬於機器學習領域一個小的技術分支，是技術手段
機器學習是一個相對寬泛的研究領域
❸ 神經網路是什麼
神經網路是一種以人腦為模型的機器學習，簡單地說就是創造一個人工神經網路，通過一種演算法允許計算機通過合並新的數據來學習。
神經網路簡單說就是通過一種演算法允許計算機通過合並新的數據來學習！
❹ 人工神經網路是哪個流派的基礎
「純意念控制」人工神經康復機器人系統2014年6月14日在天津大學和天津市人民醫院共同舉辦的發表會上，由雙方共同研製的人工神經康復機器人「神工一號」正式亮相。
中文名
「純意念控制」人工神經康復機器人系統
發布時間
2014年6月14日
快速
導航
產品特色發展歷史
功能配置
「純意念控制」人工神經康復機器人系統在復合想像動作信息解析與處理、非同步腦——機介面訓練與識別、皮層——肌肉活動同步耦合優化、中風後抑鬱腦電非線性特徵提取與篩查等關鍵技術上取得了重大突破。
「純意念控制」人工神經康復機器人系統包括無創腦電感測模塊、想像動作特徵檢測模塊、運動意圖識別模塊、指令編碼介面模塊、刺激信息調理模塊、刺激電流輸出模塊6部分。
產品特色
「純意念控制」人工神經康復機器人系統最新研究成果將讓不少中風、癱瘓人士燃起重新獨立生活的希望。現已擁有包括23項授權國家發明專利、1項軟體著作權在內的自主知識產權集群，是全球首台適用於全肢體中風康復的「純意念控制」人工神經機器人系統。[1]
腦控機械外骨骼是利用被動機械牽引，非肌肉主動收縮激活。而「神工一號」則利用神經肌肉電刺激，模擬神經沖動的電刺激引起肌肉產生主動收縮，帶動骨骼和關節產生自主動作，與人體自主運動原理一致。
體驗者需要把裝有電極的腦電探測器戴在頭部，並在患病肢體的肌肉上安裝電極，藉助「神工一號」的連接，就可以用「意念」來「控制」自己本來無法行動的肢體了。[2]
發展歷史
「純意念控制」人工神經康復機器人系統技術歷時10年，是國家「863計劃「、「十二五」國家科技支撐計劃和國家優秀青年科學基金重點支持項目。
人工神經網路（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世紀80 年代以來人工智慧領域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經元網路進行抽象， 建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網路。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網路或類神經網路。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，稱為激勵函數（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，這相當於人工神經網路的記憶。網路的輸出則依網路的連接方式，權重值和激勵函數的不同而不同。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。
最近十多年來，人工神經網路的研究工作不斷深入，已經取得了很大的進展，其在模式識別、智能機器人、自動控制、預測估計、生物、醫學、經濟等領域已成功地解決了許多現代計算機難以解決的實際問題，表現出了良好的智能特性。
中文名
人工神經網路
外文名
artificial neural network
別稱
ANN
應用學科
人工智慧
適用領域范圍
模式分類
精品薦讀
「蠢萌」的神經網路
作者：牛油果進化論
快速
導航
基本特徵發展歷史網路模型學習類型分析方法特點優點研究方向發展趨勢應用分析
神經元
如圖所示
a1~an為輸入向量的各個分量
w1~wn為神經元各個突觸的權值
b為偏置
f為傳遞函數，通常為非線性函數。以下默認為hardlim()
t為神經元輸出
數學表示 t=f(WA'+b)
W為權向量
A為輸入向量，A'為A向量的轉置
b為偏置
f為傳遞函數
可見，一個神經元的功能是求得輸入向量與權向量的內積後，經一個非線性傳遞函數得到一個標量結果。
單個神經元的作用：把一個n維向量空間用一個超平面分割成兩部分（稱之為判斷邊界），給定一個輸入向量，神經元可以判斷出這個向量位於超平面的哪一邊。
該超平面的方程: Wp+b=0
W權向量
b偏置
p超平面上的向量
基本特徵
人工神經網路是由大量處理單元互聯組成的非線性、自適應信息處理系統。它是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的，試圖通過模擬大腦神經網路處理、記憶信息的方式進行信息處理。人工神經網路具有四個基本特徵：
（1）非線性 非線性關系是自然界的普遍特性。大腦的智慧就是一種非線性現象。人工神經元處於激活或抑制二種不同的狀態，這種行為在數學上表現為一種非線性關系。具有閾值的神經元構成的網路具有更好的性能，可以提高容錯性和存儲容量。
人工神經網路
（2）非局限性 一個神經網路通常由多個神經元廣泛連接而成。一個系統的整體行為不僅取決於單個神經元的特徵，而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過單元之間的大量連接模擬大腦的非局限性。聯想記憶是非局限性的典型例子。
（3）非常定性 人工神經網路具有自適應、自組織、自學習能力。神經網路不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時，非線性動力系統本身也在不斷變化。經常採用迭代過程描寫動力系統的演化過程。
（4）非凸性 一個系統的演化方向，在一定條件下將取決於某個特定的狀態函數。例如能量函數，它的極值相應於系統比較穩定的狀態。非凸性是指這種函數有多個極值，故系統具有多個較穩定的平衡態，這將導致系統演化的多樣性。
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。它是涉及神經科學、思維科學、人工智慧、計算機科學等多個領域的交叉學科。
人工神經網路
人工神經網路是並行分布式系統，採用了與傳統人工智慧和信息處理技術完全不同的機理，克服了傳統的基於邏輯符號的人工智慧在處理直覺、非結構化信息方面的缺陷，具有自適應、自組織和實時學習的特點。[1]
發展歷史
1943年，心理學家W.S.McCulloch和數理邏輯學家W.Pitts建立了神經網路和數學模型，稱為MP模型。他們通過MP模型提出了神經元的形式化數學描述和網路結構方法，證明了單個神經元能執行邏輯功能，從而開創了人工神經網路研究的時代。1949年，心理學家提出了突觸聯系強度可變的設想。60年代，人工神經網路得到了進一步發展，更完善的神經網路模型被提出，其中包括感知器和自適應線性元件等。M.Minsky等仔細分析了以感知器為代表的神經網路系統的功能及局限後，於1969年出版了《Perceptron》一書，指出感知器不能解決高階謂詞問題。他們的論點極大地影響了神經網路的研究，加之當時串列計算機和人工智慧所取得的成就，掩蓋了發展新型計算機和人工智慧新途徑的必要性和迫切性，使人工神經網路的研究處於低潮。在此期間，一些人工神經網路的研究者仍然致力於這一研究，提出了適應諧振理論（ART網）、自組織映射、認知機網路，同時進行了神經網路數學理論的研究。以上研究為神經網路的研究和發展奠定了基礎。1982年，美國加州工學院物理學家J.J.Hopfield提出了Hopfield神經網格模型，引入了「計算能量」概念，給出了網路穩定性判斷。 1984年，他又提出了連續時間Hopfield神經網路模型，為神經計算機的研究做了開拓性的工作，開創了神經網路用於聯想記憶和優化計算的新途徑，有力地推動了神經網路的研究，1985年，又有學者提出了波耳茲曼模型，在學習中採用統計熱力學模擬退火技術，保證整個系統趨於全局穩定點。1986年進行認知微觀結構地研究，提出了並行分布處理的理論。1986年，Rumelhart, Hinton, Williams發展了BP演算法。Rumelhart和McClelland出版了《Parallel distribution processing: explorations in the microstructures of cognition》。迄今，BP演算法已被用於解決大量實際問題。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。1988年，Broomhead和Lowe用徑向基函數(Radial basis 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。90年代初，Vapnik等提出了支持向量機(Support vector machines, SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)維數的概念。人工神經網路的研究受到了各個發達國家的重視，美國國會通過決議將1990年1月5日開始的十年定為「腦的十年」，國際研究組織號召它的成員國將「腦的十年」變為全球行為。在日本的「真實世界計算（RWC）」項目中，人工智慧的研究成了一個重要的組成部分。
人工神經網路
網路模型
人工神經網路模型主要考慮網路連接的拓撲結構、神經元的特徵、學習規則等。目前，已有近40種神經網路模型，其中有反傳網路、感知器、自組織映射、Hopfield網路、波耳茲曼機、適應諧振理論等。根據連接的拓撲結構，神經網路模型可以分為：[1]
人工神經網路
前向網路
網路中各個神經元接受前一級的輸入，並輸出到下一級，網路中沒有反饋，可以用一個有向無環路圖表示。這種網路實現信號從輸入空間到輸出空間的變換，它的信息處理能力來自於簡單非線性函數的多次復合。網路結構簡單，易於實現。反傳網路是一種典型的前向網路。[2]
反饋網路
網路內神經元間有反饋，可以用一個無向的完備圖表示。這種神經網路的信息處理是狀態的變換，可以用動力學系統理論處理。系統的穩定性與聯想記憶功能有密切關系。Hopfield網路、波耳茲曼機均屬於這種類型。
學習類型
學習是神經網路研究的一個重要內容，它的適應性是通過學習實現的。根據環境的變化，對權值進行調整，改善系統的行為。由Hebb提出的Hebb學習規則為神經網路的學習演算法奠定了基礎。Hebb規則認為學習過程最終發生在神經元之間的突觸部位，突觸的聯系強度隨著突觸前後神經元的活動而變化。在此基礎上，人們提出了各種學習規則和演算法，以適應不同網路模型的需要。有效的學習演算法，使得神經網路能夠通過連接權值的調整，構造客觀世界的內在表示，形成具有特色的信息處理方法，信息存儲和處理體現在網路的連接中。
人工神經網路
分類
根據學習環境不同，神經網路的學習方式可分為監督學習和非監督學習。在監督學習中，將訓練樣本的數據加到網路輸入端，同時將相應的期望輸出與網路輸出相比較，得到誤差信號，以此控制權值連接強度的調整，經多次訓練後收斂到一個確定的權值。當樣本情況發生變化時，經學習可以修改權值以適應新的環境。使用監督學習的神經網路模型有反傳網路、感知器等。非監督學習時，事先不給定標准樣本，直接將網路置於環境之中，學習階段與工作階段成為一體。此時，學習規律的變化服從連接權值的演變方程。非監督學習最簡單的例子是Hebb學習規則。競爭學習規則是一個更復雜的非監督學習的例子，它是根據已建立的聚類進行權值調整。自組織映射、適應諧振理論網路等都是與競爭學習有關的典型模型。
分析方法
研究神經網路的非線性動力學性質，主要採用動力學系統理論、非線性規劃理論和統計理論，來分析神經網路的演化過程和吸引子的性質，探索神經網路的協同行為和集體計算功能，了解神經信息處理機制。為了探討神經網路在整體性和模糊性方面處理信息的可能，混沌理論的概念和方法將會發揮作用。混沌是一個相當難以精確定義的數學概念。一般而言，「混沌」是指由確定性方程描述的動力學系統中表現出的非確定性行為，或稱之為確定的隨機性。「確定性」是因為它由內在的原因而不是外來的雜訊或干擾所產生，而「隨機性」是指其不規則的、不能預測的行為，只可能用統計的方法描述。
❺ 「阿爾法狗」採用的深度學習方法屬於人工智慧中的什麼學派
阿爾法狗使用的是深度強化學習方法，是深度學習和強化學習的結合體．
深度學習是神經網路屬於連接派，強化學習屬於行為派．
阿爾法狗是連接派和行為派的結合體．
除了連接派和行為派之外，人工智慧的另一大門派是符號派，符號派當前的進展是知識圖譜，也是人工智慧目前的研究熱點．
❻ 什麼是神經網路
神經網路是機器學習的一個流派。這是現今最火的一個學派。我們在第一講中，已經知道人學習知識是通過神經元的連接，科學家通過模仿人腦機理發明了人工神經元。技術的進一步發展，多層神經元的連接，就形成了神經網路。那麼神經網路是怎麼搭建起來的呢？神經元是構建神經網路的最基本單位， 這張圖就是一個人工神經元的原理圖，非常簡單，一個神經元由一個加法器和一個門限器組成。加法器有一些輸入，代表從其他神經元來的信號，這些信號分別被乘上一個系數後在加法器里相加，如果相加的結果大於某個值，就「激活」這個神經元，接通到下個神經元，否則就不激活。原理就這么簡單，做起來也很簡單。今天所有的神經網路的基本單元都是這個。輸入信號乘上的系數，我們也叫「權重」，就是網路的參數，玩神經網路就是調整權重，讓它做你想讓它做的事。 一個神經元只能識別一個東西，比如，當你訓練給感知器會「認」數字「8」，你給它看任何一個數字，它就會告訴你，這是「8」還不是「8」。為了讓機器識別更多更復雜的圖像，我們就需要用更多的神經元。人的大腦由 1000 億個神經元構成，人腦神經元組成了一個很復雜的三維立體結構。
❼ 神經網路研究屬於什麼學派
符號主義
符號主義
符號主義
符號主義符號主義
符號主義
符號主義符號主義符號主義符號主義
符號主義
❽ 人工智慧有哪幾個主要學派
目前人工智慧的主要學派有下面三家：
(1)符號主義(symbolicism)，又稱為邏輯主義(logicism)、心理學派(psychologism)或計算機學派(computerism)，其原理主要為物理符號系統(即符號操作系統)假設和有限合理性原理。
(2)連接主義(connectionism)，又稱為仿生學派(bionicsism)或生理學派(physiologism)，其主要原理為神經網路及神經網路間的連接機制與學習演算法。
(3)行為主義(actionism)，又稱為進化主義(evolutionism)或控制論學派(cyberneticsism)，其原理為控制論及感知-動作型控制系統。
他們對人工智慧發展歷史具有不同的看法。
1、符號主義認為人工智慧源於數理邏輯。數理邏輯從19世紀末起得以迅速發展，到20世紀30年代開始用於描述智能行為。計算機出現後，又再計算機上實現了邏輯演繹系統。其有代表性的成果為啟發式程序LT邏輯理論家，證明了38條數學定理，表了可以應用計算機研究人的思維多成，模擬人類智能活動。正是這些符號主義者，早在1956年首先採用「人工智慧」這個術語。後來又發展了啟發式演算法->專家系統->知識工程理論與技術，並在20世紀80年代取得很大發展。符號主義曾長期一枝獨秀，為人工智慧的發展作出重要貢獻，尤其是專家系統的成功開發與應用，為人工智慧走向工程應用和實現理論聯系實際具有特別重要的意義。在人工智慧的其他學派出現之後，符號主義仍然是人工智慧的主流派別。這個學派的代表任務有紐厄爾(Newell)、西蒙(Simon)和尼爾遜(Nilsson)等。
2、連接主義認為人工智慧源於仿生學，特別是對人腦模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理學家麥卡洛克(McCulloch)和數理邏輯學家皮茨(Pitts)創立的腦模型，即MP模型，開創了用電子裝置模仿人腦結構和功能的新途徑。它從神經元開始進而研究神經網路模型和腦模型，開辟了人工智慧的又一發展道路。20世紀60~70年代，連接主義，尤其是對以感知機(perceptron)為代表的腦模型的研究出現過熱潮，由於受到當時的理論模型、生物原型和技術條件的限制，腦模型研究在20世紀70年代後期至80年代初期落入低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年發表兩篇重要論文，提出用硬體模擬神經網路以後，連接主義才又重新抬頭。1986年，魯梅爾哈特(Rumelhart)等人提出多層網路中的反向傳播演算法(BP)演算法。此後，連接主義勢頭大振，從模型到演算法，從理論分析到工程實現，偉神經網路計算機走向市場打下基礎。現在，對人工神經網路(ANN)的研究熱情仍然較高，但研究成果沒有像預想的那樣好。
3、行為主義認為人工智慧源於控制論。控制論思想早在20世紀40~50年代就成為時代思潮的重要部分，影響了早期的人工智慧工作者。維納(Wiener)和麥克洛克(McCulloch)等人提出的控制論和自組織系統以及錢學森等人提出的工程式控制制論和生物控制論，影響了許多領域。控制論把神經系統的工作原理與信息理論、控制理論、邏輯以及計算機聯系起來。早期的研究工作重點是模擬人在控制過程中的智能行為和作用，如對自尋優、自適應、自鎮定、自組織和自學習等控制論系統的研究，並進行「控制論動物」的研製。到20世紀60~70年代，上述這些控制論系統的研究取得一定進展，播下智能控制和智能機器人的種子，並在20世紀80年代誕生了智能控制和智能機器人系統。行為主義是20世紀末才以人工智慧新學派的面孔出現的，引起許多人的興趣。這一學派的代表作者首推布魯克斯(Brooks)的六足行走機器人，它被看作是新一代的「控制論動物」，是一個基於感知-動作模式模擬昆蟲行為的控制系統
❾ 人工智慧有五種學派，知道有哪些嗎
如下：
智能模擬
機器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，智能搜索，定理證明，邏輯推理，博弈，信息感應與辨證處理。
學科範疇
人工智慧是一門邊沿學科，屬於自然科學、社會科學、技術科學三向交叉學科。
涉及學科
哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，資訊理論，控制論，不定性論，仿生學，社會結構學與科學發展觀。
研究范疇
語言的學習與處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網路，復雜系統，遺傳演算法人類思維方式，最關鍵的難題還是機器的自主創造性思維能力的塑造與提升。
應用領域
機器翻譯，智能控制，專家系統，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設計，航天應用，龐大的信息處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或復雜或規模龐大的任務等等。
值得一提的是，機器翻譯是人工智慧的重要分支和最先應用領域。不過就已有的機譯成就來看，機譯系統的譯文質量離終極目標仍相差甚遠；而機譯質量是機譯系統成敗的關鍵。中國數學家、語言學家周海中教授曾在論文《機器翻譯五十年》中指出：要提高機譯的質量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設計問題；單靠若干程序來做機譯系統，肯定是無法提高機譯質量的；另外在人類尚未明了大腦是如何進行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機譯要想達到「信、達、雅」的程度是不可能的。