人工神经网络发展前景

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人工神经网络发展前景

　　我们眼下的社会，接触并使用报告的人越来越多，通常情况下，报告的内容含量大、篇幅较长。一听到写报告马上头昏脑涨？以下是小编精心整理的人工神经网络发展前景，仅供参考，欢迎大家阅读。

　　人工神经网络算法的研究和应用前景

　　人工神经网络（artificial neural network）是一种新型的具有自我学习能力的计算系统，在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。

　　根据生物神经元的特点，我们可以总结出神经网络具有如两态工作（兴奋或抑制）、阈值作用、多输入单输出（许多树突输入，单个轴突输出）、空间时间叠加、可塑性连接等特征，因此可以采用计算算法中的数据结构（比如图）结合一些算法来解决这些问题并将其进行实际应用。

　　目前，在人工神经网络算法上，较常用的仍然是枚举算法，因此，对于算法的改进和优化具有很大的空间和实际意义。

　　[简单的实际问题]（noip2003第一题）

　　首先，我们来分析一个简单的神经网络的例子，这只是最基本的问题，以后将不断将问题复杂化并解决。而且这个问题只是不基于生物理论的假设，并不一定是正确的。

　　我们把神经网络看成一张有向图，图中的结点就是神经元，定义神经的输入和输出为图中的边。对于一个神经元，有信息的输入、输出渠道和当前状态及阈值。

　　神经元按照一定顺序排列，构成神经网络。神经网络分为输入层、输出层和若干个中间层。如果把神经元的状态定义为ci，阈值定义为ui，假设可以得到公式，形如：

　　其中，ci>0时我们认为神经元是兴奋的。ci可以认为是兴奋信号的强度，将向下一层神经元传送。如此，在输入层的神经元被激发后，整个网络系统就在信息传输的推动下运作。

　　对于给定的神经网络，如果我们加入适当的条件，就能通过输入层的状态用计算机程序设计算法简单的求出输出层的状态。这就是一个简单的ann实用程序（这是noip2003的第一题，公式等皆来源于题目，尚未加以严格的分析，研究开始后必定要重新分析过）。

　　类似的问题很多，而且也肯定不局限于神经兴奋的传导，而且现在我所了解的算法也只是枚举级别的模拟算法，有很大的可能优化。

　　未来神经网络的发展趋势

　　1. 非监督学习

　　传统的神经网络技术主要是依赖于监督信号，通过不断纠正误差进行有监督的学习。然而，监督式学习的缺点是需要有足够大规模、标记好的数据集。随着数据规模的不断扩大，标注和维护数据集的成本会变得更高昂。非监督式学习技术的引入，则有助于解决这个问题。非监督式学习是指，在没有具体指导的情况下，让神经网络自行学习特征和规律，从而自动分析和理解图片、语音、文字等数据，在未来神经网络技术的发展中将广泛应用于多个领域。

　　2. 强化学习

　　强化学习是在没有训练数据的情况下，让神经网络通过与环境不断交互，不断尝试根据当前状态做出最优决策，以达到最终目标。当前，强化学习已经在机器人、游戏等领域得到应用，未来可望在更广泛领域内得到应用。

　　3. 多模态学习

　　在实际应用中，数据来源和形式各异，如图片、视频、语音、文字等，不同模态的数据间相互影响，具有潜在的联系，同时也存在很多挑战，如特征提取、数据对齐和信息融合等。多模态学习则可以解决这些问题，是一种将不同模态数据与神经网络结合的技术，从而可以更细致地理解数据。

　　4. 联邦学习

　　联邦学习是指通过一种去中心化的方式，将数据集分散在多个设备或用户中，通过合并这些分散的数据来构建全局模型。与集中式学习不同，参与联邦学习的客户端不会共享完整数据集，且本地数据不会传输到其他设备上。因此，联邦学习不仅流程更加安全，而且可以提高数据隐私性保护。在未来，随着云计算、边缘计算等技术的不断发展，联邦学习的应用将有越来越广泛的前景。

　　5. 自适应学习率

　　自适应学习率技术在神经网络的优化中发挥了重要作用。目前还存在一个难题，即如何设置学习率，使得网络训练的收敛速度快且准确率高。自适应学习率技术可以根据网络的表现自动地调节学习率，从而可以提高网络训练的效率和准确率，是未来神经网络优化的重要方向之一。

　　6. 非线性激活函数

　　激活函数是神经网络中很常用的一种非线性变换，用于更新神经元的状态。近年来，为了提高神经网络的性能，有很多关于非线性激活函数的研究，如ReLU、LeakyReLU、PReLU、ELU等。未来，非线性激活函数将继续发挥重要的作用，优化神经网络的性能。

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