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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三要素（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三要素是什么）

發(fā)布時間：2023-04-10 18:41:38 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 140

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三要素的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理是什么?
2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史是什么？
3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的公共特征
4、實現(xiàn)人工智能的三要素

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三要素（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三要素是什么）

一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理是什么?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理是：每個神經(jīng)元把最初的輸入值乘以一定的權(quán)重，并加上其他輸入到這個神經(jīng)元里的值（并結(jié)合其他信息值），最后算出一個總和，再經(jīng)過神經(jīng)元的偏差調(diào)整，最后用激勵函數(shù)把輸出值標準化。基本上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由一層一層的不同的計算單位連接起來的。我們把計算單位稱為神經(jīng)元，這些網(wǎng)絡(luò)可以把數(shù)據(jù)處理分類，就是我們要的輸出。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三要素（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三要素是什么）

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常見的工具：

以上內(nèi)容參考：在眾多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具中，NeuroSolutions始終處于業(yè)界領(lǐng)先位置。它是一個可用于windows XP/7高度圖形化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)工具。其將模塊化，基于圖標的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計界面，先進的學習程序和遺傳優(yōu)化進行了結(jié)合。該款可用于研究和解決現(xiàn)實世界的復雜問題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計工具在使用上幾乎無限制。

以上內(nèi)容參考：百度百科-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史是什么？

沃倫·麥卡洛克和沃爾特·皮茨（1943）基于數(shù)學和一種稱為閾值邏輯的算法創(chuàng)造了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算模型。這種模型使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究分裂為兩種不同研究思路。一種主要關(guān)注大腦中的生物學過程，另一種主要關(guān)注神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能里的應(yīng)用。

一、赫布型學習

二十世紀40年代后期，心理學家唐納德·赫布根據(jù)神經(jīng)可塑性的機制創(chuàng)造了一種對學習的假說，現(xiàn)在稱作赫布型學習。赫布型學習被認為是一種典型的非監(jiān)督式學習規(guī)則，它后來的變種是長期增強作用的早期模型。從1948年開始，研究人員將這種計算模型的思想應(yīng)用到B型圖靈機上。

法利和韋斯利·A·克拉克（1954）首次使用計算機，當時稱作計算器，在MIT模擬了一個赫布網(wǎng)絡(luò)。納撒尼爾·羅切斯特（1956）等人模擬了一臺 IBM 704計算機上的抽象神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為。

弗蘭克·羅森布拉特創(chuàng)造了感知機。這是一種模式識別算法，用簡單的加減法實現(xiàn)了兩層的計算機學習網(wǎng)絡(luò)。羅森布拉特也用數(shù)學符號描述了基本感知機里沒有的回路，例如異或回路。這種回路一直無法被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，直到保羅·韋伯斯(1975)創(chuàng)造了反向傳播算法。

在馬文·明斯基和西摩爾·派普特（1969）發(fā)表了一項關(guān)于機器學習的研究以后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究停滯不前。他們發(fā)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩個關(guān)鍵問題。

第一是基本感知機無法處理異或回路。第二個重要的問題是電腦沒有足夠的能力來處理大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需要的很長的計算時間。直到計算機具有更強的計算能力之前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進展緩慢。

二、反向傳播算法與復興

后來出現(xiàn)的一個關(guān)鍵的進展是保羅·韋伯斯發(fā)明的反向傳播算法（Werbos 1975）。這個算法有效地解決了異或的問題，還有更普遍的訓練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題。

在二十世紀80年代中期，分布式并行處理（當時稱作聯(lián)結(jié)主義）流行起來。戴維·魯姆哈特和詹姆斯·麥克里蘭德的教材對于聯(lián)結(jié)主義在計算機模擬神經(jīng)活動中的應(yīng)用提供了全面的論述。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)上被認為是大腦中的神經(jīng)活動的簡化模型，雖然這個模型和大腦的生理結(jié)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)存在爭議。人們不清楚人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能多大程度地反映大腦的功能。

支持向量機和其他更簡單的方法（例如線性分類器）在機器學習領(lǐng)域的流行度逐漸超過了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但是在2000年代后期出現(xiàn)的深度學習重新激發(fā)了人們對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興趣。

三、2006年之后的進展

人們用CMOS創(chuàng)造了用于生物物理模擬和神經(jīng)形態(tài)計算的計算設(shè)備。最新的研究顯示了用于大型主成分分析和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的納米設(shè)備具有良好的前景。

如果成功的話，這會創(chuàng)造出一種新的神經(jīng)計算設(shè)備，因為它依賴于學習而不是編程，并且它從根本上就是模擬的而不是數(shù)字化的，雖然它的第一個實例可能是數(shù)字化的CMOS設(shè)備。

在2009到2012年之間，Jürgen Schmidhuber在Swiss AI Lab IDSIA的研究小組研發(fā)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)贏得了8項關(guān)于模式識別和機器學習的國際比賽。

例如，Alex Graves et al.的雙向、多維的LSTM贏得了2009年ICDAR的3項關(guān)于連筆字識別的比賽，而且之前并不知道關(guān)于將要學習的3種語言的信息。

IDSIA的Dan Ciresan和同事根據(jù)這個方法編寫的基于GPU的實現(xiàn)贏得了多項模式識別的比賽，包括IJCNN 2011交通標志識別比賽等等。

他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是第一個在重要的基準測試中（例如IJCNN 2012交通標志識別和NYU的揚·勒丘恩（Yann LeCun）的MNIST手寫數(shù)字問題）能達到或超過人類水平的人工模式識別器。

類似1980年Kunihiko Fukushima發(fā)明的neocognitron和視覺標準結(jié)構(gòu)（由David H. Hubel和Torsten Wiesel在初級視皮層中發(fā)現(xiàn)的那些簡單而又復雜的細胞啟發(fā)）那樣有深度的、高度非線性的神經(jīng)結(jié)構(gòu)可以被多倫多大學杰弗里·辛頓實驗室的非監(jiān)督式學習方法所訓練。

2012年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)了快速的發(fā)展，主要原因在于計算技術(shù)的提高，使得很多復雜的運算變得成本低廉。以AlexNet為標志，大量的深度網(wǎng)絡(luò)開始出現(xiàn)。

2014年出現(xiàn)了殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)極大解放了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度限制，出現(xiàn)了深度學習的概念。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三要素（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三要素是什么）

構(gòu)成

典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下三個部分：

1、結(jié)構(gòu)（Architecture）結(jié)構(gòu)指定了網(wǎng)絡(luò)中的變量和它們的拓撲關(guān)系。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的變量可以是神經(jīng)元連接的權(quán)重（weights）和神經(jīng)元的激勵值（activities of the neurons）。

2、激勵函數(shù)（Activation Rule）大部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有一個短時間尺度的動力學規(guī)則，來定義神經(jīng)元如何根據(jù)其他神經(jīng)元的活動來改變自己的激勵值。一般激勵函數(shù)依賴于網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重（即該網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)）。

3、學習規(guī)則（Learning Rule）學習規(guī)則指定了網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重如何隨著時間推進而調(diào)整。這一般被看做是一種長時間尺度的動力學規(guī)則。一般情況下，學習規(guī)則依賴于神經(jīng)元的激勵值。它也可能依賴于監(jiān)督者提供的目標值和當前權(quán)重的值。

例如，用于手寫識別的一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有一組輸入神經(jīng)元。輸入神經(jīng)元會被輸入圖像的數(shù)據(jù)所激發(fā)。在激勵值被加權(quán)并通過一個函數(shù)（由網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計者確定）后，這些神經(jīng)元的激勵值被傳遞到其他神經(jīng)元。

這個過程不斷重復，直到輸出神經(jīng)元被激發(fā)。最后，輸出神經(jīng)元的激勵值決定了識別出來的是哪個字母。

三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的公共特征

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的公共特征，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下幾個特征：以分布式方式存儲信息；以并行協(xié)同方法處理信息；具有較強的自學習、自適應(yīng)能力；具有較強的容錯能力；具有較強的非線性映射能力。

四、實現(xiàn)人工智能的三要素

數(shù)據(jù)——人工智能的糧食

實現(xiàn)人工智能的首要因素是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是一切智慧物體的學習資源，沒有了數(shù)據(jù)，任何智慧體都很難學習到知識。自從有記錄以來，人類社會發(fā)展了數(shù)千年，在這期間，人類社會不斷發(fā)展變化，從最早的原始社會到奴隸社會，再到封建社會、資本主義社會、社會主義社會，未來還會發(fā)展到共產(chǎn)主義社會，在這漫長的發(fā)展過程中，都少不了數(shù)據(jù)做為人類社會發(fā)展的動力。

人類社會之所以發(fā)展的越來越高級文明，離不開學習知識，而知識的傳播流傳越快，則社會發(fā)展也越快，在封建社會以前，知識的傳播從口口相傳到甲骨文，再到竹簡記錄，就算是封建社會后期的紙質(zhì)記錄，其知識的傳播速度也無法和今天的互聯(lián)網(wǎng)知識的傳播速度相提并論。

一般來說，知識的獲取來自兩種途徑，一種是通過他人的經(jīng)驗而獲得的知識，也就是他人將知識整理成冊，然后供大家學習，這也是目前的主流學習方式；另一種就是通過自己的探索而獲得的知識，這種學習方式目前只存在高精尖領(lǐng)域的知識學習，由于在已有的開放社會資源中，找不到可以學習的知識，只有自我探索獲取。

無論哪種學習方式，都要通過學習載體來傳播知識，無論是面對面講述，實踐操作，還是書本記錄，或是電子刊物，亦或者影像資料等，這些都是學習載體，我們都可以稱其為數(shù)據(jù)，學習數(shù)據(jù)的質(zhì)量從根本上影響了學習的效果，所以對于人類學習而言，找一個好的老師，有一本好的書籍都是非常重要的學習選擇。

既然人類的學習非常依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量，那么AI學習知識的時候，是否也會存在同樣的問題呢？答案當然是肯定的，不僅如此，而且AI學習知識的時候?qū)τ跀?shù)據(jù)的依賴還要高于人類。人類相比目前的AI而言，是具有推理能力的，在學習某些具有關(guān)聯(lián)性知識的時候，通過推理聯(lián)想可以獲得更多的知識。從另一角度來講，在某種特定場景下，即使數(shù)據(jù)不夠完整全面，對于人類的學習影響也不會太大，因為人類會利用推理和想象來完成缺失的知識。而目前AI的推理能力還處于初級研究階段，更多的難題還等著業(yè)內(nèi)技術(shù)人員來攻克。

由此可見，目前AI學習知識大部分基本都是依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量的，在這種情況下，連人工智能專家吳恩達都發(fā)出人工智能=80%數(shù)據(jù)+20%算法模型的感慨，可見人工智能的“糧食安全”問題還是非常緊迫的，如果“糧食”出現(xiàn)了質(zhì)量安全問題，那么最終將會導致人工智能“生病”?？梢姅?shù)據(jù)的好壞基本上大概率的決定了智能化的高低，有人會說，我可以通過提高算法模型來提高效果啊，不幸的是，在數(shù)據(jù)上稍微不注意造成了質(zhì)量問題，需要在算法上歷盡千辛萬苦來提高效果，而且還不一定彌補得上，數(shù)據(jù)對于人工智能最終的發(fā)展結(jié)構(gòu)可見一斑。

算力——人工智能的身體

算力是實現(xiàn)人工智能的另一個重要因素，算力在一定程度上體現(xiàn)了人工智能的速度和效率。一般來說算力越大，則實現(xiàn)更高級人工智能的可能性也更大。算力是依附于設(shè)備上的，所以一般談?wù)撍懔?，都是在說具體的設(shè)備，比如CPU、GPU、DPU、TPU、NPU、BPU等，都是屬于算力設(shè)備，只是他們有各自不同的能力而已。具體介紹可以閱讀《CPU、GPU、DPU、TPU、NPU...傻傻分不清楚？實力掃盲——安排!》一文，介紹相當全面，從APU到ZPU，各種PU全部介紹完了，掃盲是夠了。

算力設(shè)備除了上面的各種PU之外，每一種設(shè)備下面還會分不同的系列，比如英偉達的GPU在PC端有消費級的GeForce系列，專業(yè)制圖的 Quadro 系列、專業(yè)計算的 Tesla系列等，而GeForce系列細分還可以分為GT、GTX、RTX等，當然每種子系列下還可以繼續(xù)細分，比如GTX下面有GTX1050、GTX1050Ti......GTX1080、GTX1080Ti，還有GTX Titan等更強大的系列，RTX下面也一樣包括了更詳細的等級劃分，具體選擇哪個系列要看具體使用場景而定，當然還和自身的消費實力相關(guān)，算力性能越強大也意味著更多的真金白銀。

下面是RTX20系列的各種顯卡的性能對比：

RTX30系列的各種顯卡的對比：

此外，英偉達還有嵌入式端的各種顯卡系列，比如適用于自主機器AI平臺的JetSon系列、DRIVE AGX系列、Clara AGX系列等，以及云端的一些計算資源。同樣每種系列還是做了進一步的細分，比如Jetson下面就根據(jù)其算力核心數(shù)就分成了Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX、Jetson AGX Xavier等四款設(shè)備。

對于廠家而言，產(chǎn)品分的越細，越利于宣傳和推廣，對于消費者而言，可選擇性也大大增加，但是也對消費者的基本知識也有了要求，如果不清楚各種產(chǎn)品的差異，那么就很容易選擇錯誤，而現(xiàn)在的顯卡市場就是如此，需要一些專業(yè)的知識才能夠選對自己所需的顯卡類型。希望大家經(jīng)過科普后都能夠選對自己的顯卡型號，是打游戲、制圖、還是計算，心里要有一個對應(yīng)的系列型號才行，不然可要陷入選擇困難癥中了。

以目前人工智能主流技術(shù)深度學習為例，它的學習過程就是將需要學習的數(shù)據(jù)放在在算力設(shè)備上運行，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)億萬次的計算和調(diào)整，得到一個最優(yōu)解的過程。如果把數(shù)據(jù)當成人工智能的“糧食”，那么算力就是撐起人工智能的“身體”，所有的吃進去的“糧食”都需要“身體”來消化，提取“營養(yǎng)”幫助成長。同樣，人工智能的數(shù)據(jù)也是需要經(jīng)過算力來逐一運算，從而提取數(shù)據(jù)的特征來作為智能化程度的標志的。

算法——人工智能的大腦

算法是人工智能程序與非人工智能程序的核心區(qū)別，可以這么理解，就算有了數(shù)據(jù)、有了算力，但是如果沒有核心算力，也只能算是一個看起來比較高大上的資源庫而已，由于沒有算法的設(shè)計，相當于把一大堆的資源堆積了起來，而沒有有效的應(yīng)用。而算法就是使得這對資源有效利用的思想和靈魂。

算法和前兩者比起來，算法更加的依賴于個人的思想，在同一家公司里，公司可以給每個算法工程師配備同樣的數(shù)據(jù)資料和算力資源，但是無法要求每個算法工程師設(shè)計出來的算法程序的一致性。而算法程序的不一致性，也導致了最終智能化的程度千差萬別。

相對于數(shù)據(jù)是依賴于大眾的貢獻，算力是依賴于機構(gòu)組織的能力，而算法更加的依賴于個人，雖然很多公司是算法團隊，但是真正提出核算算法思想的也就是那么一兩個人，毫不夸張的說其他人都是幫助搬磚的，只是這種算法層面的搬磚相對純軟件工程的搬磚，技能要求要更高而已。這點和建筑設(shè)計一樣，很多著名的建筑設(shè)計，其思想都是來自于一個人或者兩個人，很少見到一個著名的設(shè)計其思想是由七八個人想出來的。

由于算法設(shè)計的獨特性，和數(shù)據(jù)與算力相比，在人工智能的三個要素中，算法對人工智能的影響更大，這是因為在平時的工作當中，只要大家花上時間和費用，基本都可以找到好一些的數(shù)據(jù)和算力設(shè)備，但是算法由于其獨特性，很多的算法是有專利或者沒有向外界開源的，這個時候的差異就要在算法上體現(xiàn)出來了。

現(xiàn)在的大學和培訓機構(gòu)的人工智能專業(yè)，其學習方向也主要是以算法為主。因為數(shù)據(jù)是由大眾產(chǎn)生，又由一些互聯(lián)網(wǎng)大廠存儲的，一般個人很少會去做這一塊；而算力設(shè)備是由芯片公司控制著的；做為獨立的個人最能夠發(fā)揮效力的就在人工智能的算法方向了。培養(yǎng)優(yōu)秀的算法人才對于人工智能的發(fā)展至關(guān)重要。目前市場上關(guān)于圖像視覺、語音信號、自然語言、自動化等方向的算法工程師供不應(yīng)求，薪資水平也是遠超其他互聯(lián)網(wǎng)軟件行業(yè)的崗位。

后記：

當前，國內(nèi)人工智能發(fā)展正處于高速成長期，未來將會進入爆發(fā)期，無論從業(yè)者是處于人工智能的數(shù)據(jù)處理方向，還是人工智能的算力設(shè)備研發(fā)方向，或者是人工智能的算法研發(fā)方向，都將會迎來巨大的行業(yè)紅利和豐厚的回報。而人工智能算法方向又是學習回報比最高的一個方向，做為沒有背景的個人，是進入人工智能行業(yè)的最佳選擇。

文/deep man

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