阿里的神经网络是什么水平

⑴ 有人可以介绍一下什么是"神经网络"吗

由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络
都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的
见解。目前使用得最广泛的是T.Koholen的定义，即"神经网络是由具有适
应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经
系统对真实世界物体所作出的交互反应。"

如果我们将人脑神经信息活动的特点与现行冯·诺依曼计算机的工作方
式进行比较，就可以看出人脑具有以下鲜明特征：

1. 巨量并行性。
在冯·诺依曼机中，信息处理的方式是集中、串行的，即所有的程序指
令都必须调到CPU中后再一条一条地执行。而人在识别一幅图像或作出一项
决策时，存在于脑中的多方面的知识和经验会同时并发作用以迅速作出解答。
据研究，人脑中约有多达10^(10)～10^(11)数量级的神经元，每一个神经元
具有103数量级的连接，这就提供了巨大的存储容量，在需要时能以很高的
反应速度作出判断。

2. 信息处理和存储单元结合在一起。
在冯·诺依曼机中，存储内容和存储地址是分开的，必须先找出存储器的
地址，然后才能查出所存储的内容。一旦存储器发生了硬件故障，存储器中
存储的所有信息就都将受到毁坏。而人脑神经元既有信息处理能力又有存储
功能，所以它在进行回忆时不仅不用先找存储地址再调出所存内容，而且可
以由一部分内容恢复全部内容。当发生"硬件"故障（例如头部受伤）时，并
不是所有存储的信息都失效，而是仅有被损坏得最严重的那部分信息丢失。

3. 自组织自学习功能。
冯·诺依曼机没有主动学习能力和自适应能力，它只能不折不扣地按照
人们已经编制好的程序步骤来进行相应的数值计算或逻辑计算。而人脑能够
通过内部自组织、自学习的能力，不断地适应外界环境，从而可以有效地处
理各种模拟的、模糊的或随机的问题。

神经网络研究的主要发展过程大致可分为四个阶段：

1. 第一阶段是在五十年代中期之前。

西班牙解剖学家Cajal于十九世纪末创立了神经元学说，该学说认为神经
元的形状呈两极，其细胞体和树突从其他神经元接受冲动，而轴索则将信号
向远离细胞体的方向传递。在他之后发明的各种染色技术和微电极技术不断
提供了有关神经元的主要特征及其电学性质。

1943年，美国的心理学家W.S.McCulloch和数学家W.A.Pitts在论文《神经
活动中所蕴含思想的逻辑活动》中，提出了一个非常简单的神经元模型，即
M－P模型。该模型将神经元当作一个功能逻辑器件来对待，从而开创了神经
网络模型的理论研究。

1949年，心理学家D.O. Hebb写了一本题为《行为的组织》的书，在这本
书中他提出了神经元之间连接强度变化的规则，即后来所谓的Hebb学习法则。
Hebb写道："当神经细胞A的轴突足够靠近细胞B并能使之兴奋时，如果A重
复或持续地激发B，那么这两个细胞或其中一个细胞上必然有某种生长或代
谢过程上的变化，这种变化使A激活B的效率有所增加。"简单地说，就是
如果两个神经元都处于兴奋状态，那么它们之间的突触连接强度将会得到增
强。

五十年代初，生理学家Hodykin和数学家Huxley在研究神经细胞膜等效电
路时，将膜上离子的迁移变化分别等效为可变的Na+电阻和K+电阻，从而建
立了着名的Hodykin-Huxley方程。

这些先驱者的工作激发了许多学者从事这一领域的研究，从而为神经计
算的出现打下了基础。

2. 第二阶段从五十年代中期到六十年代末。

1958年，F.Rosenblatt等人研制出了历史上第一个具有学习型神经网络
特点的模式识别装置，即代号为Mark I的感知机（Perceptron），这一重
大事件是神经网络研究进入第二阶段的标志。对于最简单的没有中间层的
感知机，Rosenblatt证明了一种学习算法的收敛性，这种学习算法通过迭代
地改变连接权来使网络执行预期的计算。

稍后于Rosenblatt，B.Widrow等人创造出了一种不同类型的会学习的神经
网络处理单元，即自适应线性元件Adaline，并且还为Adaline找出了一种有
力的学习规则，这个规则至今仍被广泛应用。Widrow还建立了第一家神经计
算机硬件公司，并在六十年代中期实际生产商用神经计算机和神经计算机软
件。

除Rosenblatt和Widrow外，在这个阶段还有许多人在神经计算的结构和
实现思想方面作出了很大的贡献。例如，K.Steinbuch研究了称为学习矩阵
的一种二进制联想网络结构及其硬件实现。N.Nilsson于1965年出版的
《机器学习》一书对这一时期的活动作了总结。

3. 第三阶段从六十年代末到八十年代初。

第三阶段开始的标志是1969年M.Minsky和S.Papert所着的《感知机》一书
的出版。该书对单层神经网络进行了深入分析，并且从数学上证明了这种网
络功能有限，甚至不能解决象"异或"这样的简单逻辑运算问题。同时，他们
还发现有许多模式是不能用单层网络训练的，而多层网络是否可行还很值得
怀疑。

由于M.Minsky在人工智能领域中的巨大威望，他在论着中作出的悲观结论
给当时神经网络沿感知机方向的研究泼了一盆冷水。在《感知机》一书出版
后，美国联邦基金有15年之久没有资助神经网络方面的研究工作，前苏联也
取消了几项有前途的研究计划。

但是，即使在这个低潮期里，仍有一些研究者继续从事神经网络的研究工
作，如美国波士顿大学的S.Grossberg、芬兰赫尔辛基技术大学的T.Kohonen
以及日本东京大学的甘利俊一等人。他们坚持不懈的工作为神经网络研究的
复兴开辟了道路。

4. 第四阶段从八十年代初至今。

1982年，美国加州理工学院的生物物理学家J.J.Hopfield采用全互连型
神经网络模型，利用所定义的计算能量函数，成功地求解了计算复杂度为
NP完全型的旅行商问题（Travelling Salesman Problem，简称TSP）。这
项突破性进展标志着神经网络方面的研究进入了第四阶段，也是蓬勃发展
的阶段。

Hopfield模型提出后，许多研究者力图扩展该模型，使之更接近人脑的
功能特性。1983年，T.Sejnowski和G.Hinton提出了"隐单元"的概念，并且
研制出了Boltzmann机。日本的福岛邦房在Rosenblatt的感知机的基础上，
增加隐层单元，构造出了可以实现联想学习的"认知机"。Kohonen应用3000
个阈器件构造神经网络实现了二维网络的联想式学习功能。1986年，
D.Rumelhart和J.McClelland出版了具有轰动性的着作《并行分布处理-认知
微结构的探索》，该书的问世宣告神经网络的研究进入了高潮。

1987年，首届国际神经网络大会在圣地亚哥召开，国际神经网络联合会
（INNS）成立。随后INNS创办了刊物《Journal Neural Networks》，其他
专业杂志如《Neural Computation》，《IEEE Transactions on Neural
Networks》，《International Journal of Neural Systems》等也纷纷
问世。世界上许多着名大学相继宣布成立神经计算研究所并制订有关教育
计划，许多国家也陆续成立了神经网络学会，并召开了多种地区性、国际性
会议，优秀论着、重大成果不断涌现。

今天，在经过多年的准备与探索之后，神经网络的研究工作已进入了决
定性的阶段。日本、美国及西欧各国均制订了有关的研究规划。

日本制订了一个"人类前沿科学计划"。这项计划为期15－20年，仅
初期投资就超过了1万亿日元。在该计划中，神经网络和脑功能的研究占有
重要地位，因为所谓"人类前沿科学"首先指的就是有关人类大脑以及通过
借鉴人脑而研制新一代计算机的科学领域。

在美国，神经网络的研究得到了军方的强有力的支持。美国国防部投资
4亿美元，由国防部高级研究计划局（DAPRA）制订了一个8年研究计划，
并成立了相应的组织和指导委员会。同时，海军研究办公室（ONR）、空军
科研办公室（AFOSR）等也纷纷投入巨额资金进行神经网络的研究。DARPA认
为神经网络"看来是解决机器智能的唯一希望"，并认为"这是一项比原子弹
工程更重要的技术"。美国国家科学基金会（NSF）、国家航空航天局（NASA）
等政府机构对神经网络的发展也都非常重视，它们以不同的形式支持了众多
的研究课题。

欧共体也制订了相应的研究计划。在其ESPRIT计划中，就有一个项目是
"神经网络在欧洲工业中的应用"，除了英、德两国的原子能机构外，还有多
个欧洲大公司卷进这个研究项目，如英国航天航空公司、德国西门子公司等。
此外，西欧一些国家还有自己的研究计划，如德国从1988年就开始进行一个
叫作"神经信息论"的研究计划。

我国从1986年开始，先后召开了多次非正式的神经网络研讨会。1990年
12月，由中国计算机学会、电子学会、人工智能学会、自动化学会、通信学
会、物理学会、生物物理学会和心理学会等八个学会联合在北京召开了"中
国神经网络首届学术会议"，从而开创了我国神经网络研究的新纪元。

⑵ BP神经网络运行到什么程度算OK

你可以设定一个goal，这个goal是训练时用的，用来验算网络的拟合程度、映射能力，没有严格要求，你可以随意设定，再慢慢调整，有的人设0.1，有的人设0.000001，你自己慢慢试。主要看最后你用test算例验证时的效果，可以算相对误差，再用mse函数或sumsqr函数得到统计指标，指示网络的性能。

⑶ 达摩院作为阿里的科研机构，都取得了哪些成就

达摩院作为阿里的科研结构，似乎它没怎么出来“说话”，因为它一直在低调地做自己的事情。

我们先来看一下达摩院具体是什么。

在2017年的时候，马云说要搞一个达摩院，用了3年的时间就放了1000亿元进去，说是为了探索科技的开销，然后很多搞科技的人才都被马云请了过来这里了，进行技术研发，刚开始的时候马云从全球请了十名不同领域的科学家加入到这里，后来又加入了很多人才，目前科学家的人数大约在七十位左右。达摩院研究的东西都是和科技有关，比如现在很火的网络安全、基础算法等，还有美国一直都在重视的量子计算，除此之外还有下一代人机交互、视觉计算等。

除此之外，达摩院的影响不仅仅只是中国或者欧洲，达摩院现在已经和很多所世界级的高校建立了合作，在2018年11月的时候达摩院卫星遥感影像AI分析系统也再一次获得了冠军。

⑷ 我想问一下什么是神经网络

神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。
生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。

⑸ 神经网络到底有什么作用，具体是用来干什么的

神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
神经网络可以用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。

⑹ 什么叫神经网络

南搞小孩给出基本的概念: 一.一些基本常识和原理 [什么叫神经网络?] 人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 [人工神经网络的工作原理] 人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。 如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。 南搞小孩一个小程序: 关于一个神经网络模拟程序的下载 人工神经网络实验系统(BP网络) V1.0 Beta 作者:沈琦 http://emuch.net/html/200506/de24132.html 作者关于此程序的说明: 从输出结果可以看到，前3条"学习"指令，使"输出"神经元收敛到了值 0.515974。而后3条"学习"指令，其收敛到了值0.520051。再看看处理4和11的指令结果 P *Out1: 0.520051看到了吗？ "大脑"识别出了4和11是属于第二类的！怎么样?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神经网络"已经形成了!你可以自己任意的设"模式"让这个"大脑"学习分辩哦!只要样本数据量充分(可含有误差的样本)，如果能够在out数据上收敛地话，那它就能分辨地很准哦!有时不是绝对精确，因为它具有"模糊处理"的特性.看Process输出的值接近哪个Learning的值就是"大脑"作出的"模糊性"判别! 南搞小孩神经网络研究社区: 人工神经网络论坛 http://www.youngfan.com/forum/index.php http://www.youngfan.com/nn/index.html(旧版,枫舞推荐) 国际神经网络学会(INNS)(英文) http://www.inns.org/ 欧洲神经网络学会(ENNS)(英文) http://www.snn.kun.nl/enns/ 亚太神经网络学会(APNNA)(英文) http://www.cse.cuhk.e.hk/~apnna 日本神经网络学会(JNNS)(日文) http://www.jnns.org 国际电气工程师协会神经网络分会 http://www.ieee-nns.org/ 研学论坛神经网络 http://bbs.matwav.com/post/page?bid=8&sty=1&age=0 人工智能研究者俱乐部 http://www.souwu.com/ 2nsoft人工神经网络中文站 http://211.156.161.210:8888/2nsoft/index.jsp =南搞小孩推荐部分书籍: 人工神经网络技术入门讲稿(PDF) http://www.youngfan.com/nn/ann.pdf 神经网络FAQ(英文) http://www.youngfan.com/nn/FAQ/FAQ.html 数字神经网络系统(电子图书) http://www.youngfan.com/nn/nnbook/director.htm 神经网络导论(英文) http://www.shef.ac.uk/psychology/gurney/notes/contents.html =南搞小孩还找到一份很有参考价值的讲座 <前向网络的敏感性研究> http://www.youngfan.com/nn/mgx.ppt 是Powerpoint文件，比较大，如果网速不够最好用鼠标右键下载另存. 南搞小孩添言:很久之前，枫舞梦想智能机器人从自己手中诞生,SO在学专业的时候也有往这方面发展...考研的时候亦是朝着人工智能的方向发展..但是很不幸的是枫舞考研失败...SO 只好放弃这个美好的愿望,为生活奔波.希望你能够成为一个好的智能计算机工程师..枫舞已经努力的在给你提供条件资源哦~~

⑺ 马云说“我不喜欢AI被称为人工智能，我称它为阿里巴巴智能”，那么“阿里巴巴智能”是什么

起始于云计算 面向智能化纵观阿里整体业务，大致可分为五大板块：核心商业、支付和金融、云计算、物流及大文娱。其中，云计算属电商之外的“强项”之一，市场份额全球前三。2017年12月20日，在阿里云云栖大会·北京峰会上，阿里提出“产业AI”布局，即以阿里云为基础，从家居、零售、出行、金融、智能城市、智能工业6大方面展开产业布局，从视觉、语音、算法到芯片构建立体合作伙伴生态。云计算是阿里AI布局的基础，也是起点。创立于2009年的阿里云，定位于云计算及人工智能科技公司，为200多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供服务。其实早在2018年，阿里就确定了“云计算”和“大数据”战略，决定自主研发大规模

能ET已经在农业、现代工业、环境、医疗、智慧城市数据领域开展布局并落地，用AI帮助企业走向智能化。除了云计算的布局，2017年，阿里还宣布成立达摩院，致力于开发基础科学、颠覆性技术，旗下设5大领域14个实验室，其中就包括主攻人工智能技术的机器智能实验室。

⑻ 阿里cco做什么内容

阿里CCO致力为广大阿里巴巴用户提供更为专业的服务和用户体验，继续深化大数据和技术驱动服务体验提升。

阿里巴巴客户体验事业部，简称CCO（Chief Customer Office），现任CCO管理者为阿里巴巴合伙人资深副总裁——吴敏芝。

阿垍头里筿巴巴集团客户体验事业部简称CCO，吴敏芝2017年1月13日被任命为阿里巴巴CCO。CCO致力为广大阿里巴巴用户提供更为专业的服务和用户体验，继续深化大数据和技术驱动服务体验提升，“做出让用户尖叫的服务”；更大力度全方面赋能商家，提高全平台服务水平。

做好业务的“耳朵和眼睛”，打通客户到业务的任督二脉。

2017年，阿里巴巴服务团队推出智能客服——阿里小蜜等系列智能（AI)服务产品，如今，阿里小蜜已经每日可以协助服务百万级的客户在线咨询。

新华社北京11月13日电（记者宋玉萌）12日，阿里巴巴集团首席客户官吴敏芝表示，刚刚过去的天猫“双11”，智能客服机器人阿里“小蜜”系统承接了淘宝天猫平台97%的在线服务需求，提供了相当于8.5万名人工客服“小二”的工作量，全天提供在线咨询对话量3亿次。“这个数字体现的正是技术的力量、创新的力量。”

助推“2684亿”的幕后加速器

据阿里提供数据显示，天猫“双11”总成交额达到2684亿元，再次创下新纪录。

如此庞大的交易数字背后，有一个神奇的团队在发挥着作用。天猫“双11”当天，阿里“小蜜”客服机器人协助数十万商家用人工智能解决在线客服需求。全天提供在线咨询对话量3亿次，解决率达到70%，带来的询单成交高达113亿元。

提起客服，一般人最直接的想象就是电话接线员。但在阿里体系内，客服工作属于集团客户体验事业群CCO体系。CCO是“首席客户官”（Chief Customer Office）的缩写。阿里经济体中的很多业务及平台，包括淘宝、天猫、盒马、飞猪等背后都是通过阿里CCO体系来进行客服等业务的运转。

阿里客户体验事业群不仅拥有专业“小二”为消费者、商家和经济体提供服务，还有进行体验运营的团队，此外还有数据中台、产品、技术等团队进行底层支撑，形成了行业内独特的数字化服务体验团队。

CCO：不仅是升级版客服

当前，流量获客成本越来越高，从增量市场到存量市场，怎么把客户留住是各互联网平台共同思考的问题。阿里CCO体系从服务的角度给出了增加客户粘性的整体解决方案。

“人工智能时代，阿里CCO体系不仅仅是升级版‘客服’，更要依托阿里的技术能力，用人工智能赋能商家。”吴敏芝介绍说，阿里CCO要对消费者和商家之间的互动、对消费者在平台上的体验，做兜底保障。

但仅有兜底是不够的，更重要的还要业务前置，即在业务决策的环节，就以消费者和客户的视角来参与业务决策，从根本上排除会让消费者体验不好的决策。

同时，商家的能力参差不齐，CCO把阿里体系沉淀的经验、产品和人工智能等技术能力模块化赋能给商家，让商家有更高效率、更低成本，更好服务消费者。

输出数字化服务整体解决方案

模块化的方式输出技术能力和经验，说起来容易，如何做到标准化、结构化？

吴敏芝说，阿里巴巴最优秀的人工智能团队近半数在CCO体系，人工智能“小蜜”等体系工具背后是体验和服务领域产品技术能力的长期沉淀。

阿里CCO还推出了给商家的“指挥大脑”——服务操作系统，即服务OS。在智能和数据双驱动下,为品牌快速搭建服务人才体系、客服工作台、应用智能客服机器人“小蜜”等产品工具，提供数字化服务整体解决方案。

针对品牌商家不同的发展阶段和需求，此次“双11”，阿里巴巴还持续向商家提供数字化服务,推出“智能预警”“智能外呼”“爆品保护”和“前N有礼”等系列智能产品和工具，从库存、交易、资损等维度为商家提供保障。

“包括阿里巴巴集团合伙人和各业务线总裁在内，所有负责人都不止一次来到CCO，参与到客户服务的工作里来，到服务一线零距离感受客户反馈。”吴敏芝表示，CCO是触达消费者和商家的最前线，相当于整个阿里经济体客户体验的神经网络。

⑼ 神经网络到底能干什么

神经网络利用现有的数据找出输入与输出之间得权值关系（近似），然后利用这样的权值关系进行仿真，例如输入一组数据仿真出输出结果，当然你的输入要和训练时采用的数据集在一个范畴之内。例如预报天气：温度 湿度 气压等作为输入 天气情况作为输出利用历史得输入输出关系训练出神经网络，然后利用这样的神经网络输入今天的温度 湿度 气压等 得出即将得天气情况当然这样的例子不够精确，但是神经网络得典型应用了。希望采纳！