人工智能中神经网络的类型

神经网络是一种软件程序，它使用机器学习 (ML) 方法来模拟人脑的工作方式。与传统计算机相比，神经网络处理数据的速度更快，并且具有更强的模式识别和解决问题的能力。本文将讨论神经网络的定义、工作原理、类型和应用。

什么是神经网络？

神经网络是一种软件，它使用机器学习 (ML) 技术来模拟人脑的工作方式。与传统计算机相比，神经网络处理数据的速度更快，并且具有更强的模式识别和解决问题的能力。人工神经网络 (ANN) 和模拟神经网络 (SNN) 是神经网络的其他名称。

神经网络是机器学习的一个子集，是深度学习算法的关键组成部分。神经网络的架构模仿人脑的结构，其功能也与人脑相似。由于其高度互联的结构，它可以模仿生物神经元的信号机制。

神经网络的设计由分散在输入层、一个或多个隐藏层以及输出层中的节点层组成。节点是相互连接的“人工神经元”，具有特定的阈值和权重。当节点的输出超过预定阈值时，该节点被激活，其数据被发送到网络的下一层。如果节点未达到阈值，数据将不会传输到网络的下一层。

与按顺序处理输入的传统计算机不同，神经网络能够学习和执行多任务。换句话说，神经网络使用复杂的算法不断演进，而传统计算机只执行编程给它们的命令。可以说，人脑计算机“自我编程”来解决以前未见过的问题。

此外，传统计算机由基于特定计算和规则的逻辑函数驱动。另一方面，神经网络能够处理原始输入（如语音、视频和图像）以及逻辑运算。

虽然神经网络需要经过一段时间的“训练”才能提高其准确性和效率，但传统计算机开箱即用。精确地微调这些学习机器可以带来丰厚的回报，为计算机科学和人工智能 (AI) 应用的用户提供强大的计算工具。

神经网络可以实现高速数据分类和分组。这意味着，例如，它们可以在几分钟内完成语音和图像识别，而人类专家则需要数小时才能完成。如今，谷歌搜索算法是使用最广泛的神经网络。

神经网络如何工作？

神经网络的“思考”能力彻底改变了我们对计算机的认知。这些智能解决方案能够理解数据并考虑上下文。

神经网络必须遵循以下四个关键阶段才能正常运行。

• 神经网络能够通过联想或训练来“记住”模式。当计算机遇到以前从未见过的模式时，它会将其与内存中最接近的匹配项联系起来。
• 数据或模式被分类或组织到预定的类别中。
• 找出每个数据实例的独特特征，以便即使在没有任何进一步上下文的情况下也能对其进行分类，这称为聚类。
• 预测，即从相关输入生成预期结果，即使在缺乏完整上下文的情况下也是如此。

神经网络需要高吞吐量才能近乎实时地精确执行这些任务。这是通过将多个处理器分层设置以并行运行来实现的。

在神经网络过程开始时，原始输入数据被输入到第一层。这类似于人眼的视神经处理视觉刺激。然后，前一层的输出被传递到每个后续层。这个过程一直持续到信息被处理并由最后一层生成结果。

每个处理节点都有自己的数据库，其中包含其所有先前的知识以及内置或随时间添加的规则。所有这些层和节点都相互紧密关联。

设置好神经网络以用于特定用途后，学习过程（也称为训练）就开始了。有两种训练方法：监督学习和无监督学习。在前一种方法中，网络通过手动评估网络性能或接收所需的输入和输出组合来获得正确的输出。相反，当网络在没有外部指导或帮助的情况下处理输入并产生结果时，这被称为无监督训练。

神经网络最重要的特性之一是其适应性。由于这种特性，机器学习算法可以在从初始训练和后续过程中获得知识后进行调整。输入流的加权是学习模型的核心，其中每个节点为其接收到的前驱输入数据分配权重。在后续步骤中，对确定正确答案至关重要的输入会获得更高的权重。

除了适应性之外，神经网络还使用各种原理来建立其操作规则并做出决策。节点级别的决策过程涉及使用遗传算法、贝叶斯技术、模糊逻辑和基于梯度的训练。基于从前一层获得的输入，这有助于单个节点确定应该转发到下一层的内容。

遵循基本的对象关系规则还可以确保更高质量的数据建模。例如，可以教会面部识别神经网络“耳朵在脸的两侧”或“牙齿总是在鼻子下方”。通过手动添加此类规则，可以生成更有效的神经网络模型并减少训练时间。

但是，添加规则并不总是明智的。此外，当算法试图解决与规则无关的问题时，它可能会做出错误的假设。当预先加载了不正确的规则集时，神经网络可能会产生适得其反、不相关、不准确或无用的输出。因此，仔细选择引入系统的规则至关重要。

尽管神经网络（尤其是无监督学习）距离完美还有很长的路要走，但我们可能比我们意识到的更接近一项颠覆性的发现。神经网络的连接无疑比人脑中的连接要少得多，也有效得多。预测计算机平均处理能力每两年翻一番的摩尔定律仍然非常有效。这一趋势为我们对 AI 和神经网络的期望指明了明确的方向。

神经网络的类型

网络的深度、隐藏层的数量以及每个节点的 I/O 功能是用于对神经网络进行分类的一些标准。

以下是六种主要的神经网络类型：

1. 卷积神经网络

卷积神经网络是一种非常常见的神经网络模型，它使用一个或多个卷积层和一个多层感知器。这些层可以是全连接的或池化的。

该神经网络模型通过应用线性代数（特别是矩阵乘法）的概念来识别和处理图像中的模式。该模型的卷积层能够生成突出视觉输入特定区域的特征图。然后，网站被进一步分解和分析以产生有用的结果。

AI 驱动的图像识别应用受益于卷积神经网络。高级应用场景，如图像分类、光学字符识别 (OCR)、面部识别和自然语言处理 (NLP)，经常使用这种类型的神经网络。它还用于信号处理和释义识别。

2. 反卷积神经网络

卷积和反卷积神经网络的工作原理相同，但顺序相反。这种特定的 AI 应用旨在识别在卷积神经网络执行其指定功能时可能被忽略为不相关的缺失信号或特征。反卷积神经网络的众多用途包括图像合成和分析。

3. 循环神经网络

这种复杂的神经网络模型的处理器节点产生的输出会被保存并送回算法。通过这个过程，循环神经网络可以提高其预测能力。

这种神经网络结构中的每个节点的功能都类似于内存单元。这些单元处理它们接收到的数据，以确保智能计算和实施。然而，这种范式与众不同之处在于它检索和重新利用所有已处理数据的能力。

循环神经网络最重要的特性之一是强大的反馈循环。神经网络解决方案能够从错误中“学习”。如果第一次预测错误，系统会从反馈中学习，并在第二次运行数据时尝试做出正确的预测。

循环神经网络经常用于股票市场预测、销售预测和文本到语音应用程序。

4. 前馈神经网络

这种简单神经网络的变体以单一方向将数据通过多个处理节点，直到到达输出节点。前馈神经网络的目的是处理大量“嘈杂”数据并产生“干净”结果。多层感知器 (MLP) 模型是这种神经网络的另一种名称。

输入层、一个或多个隐藏层以及输出层构成了前馈神经网络的设计。与它们的另一个名称不同，这些模型使用 sigmoid 神经元而不是感知器，这使它们能够处理非线性的实际问题。

计算机视觉、自然语言处理、面部识别以及其他神经网络模型都建立在前馈神经网络的基础上。

5. 模块化神经网络

由一个中间人管理的多个独立神经网络构成了模块化神经网络。每个独立网络都是一个“模块”，它使用独特的输入来完成更大网络整体目标中的特定部分。

在计算进行时，模块之间不会相互通信或干扰。这提高了执行长而复杂的计算操作的速度和效率。

6. 生成对抗网络

生成对抗网络是一种生成模型方法，它使用卷积神经网络和其他深度学习产品来自动发现数据中的模式。生成模型采用原始数据集并应用无监督学习来生成可信的结果。

通过构建一个包含判别器模型和生成器模型的“监督学习问题”，生成对抗网络训练生成模型。前者已准备好使用输入来得出新的结论。同时，后者旨在将生成的结论分类为“真实”（来自数据集）或“虚假”（由算法生成）。在判别器模型错误地标记了生成的结论后，生成器模型大约有一半的时间会生成可信的结论。

2022 年 8 大神经网络应用

从社交媒体和银行业到执法部门，神经网络的应用无处不在。以下是 2022 年神经网络的八大用途：

1. 法律与秩序

尽管面部识别系统的使用在某些地方被禁止，但它们作为一种可靠的监控形式越来越受欢迎。这些程序将数字照片数据库与人的面部进行比较。除了警告当局注意逃犯和执行口罩规定之外，这种神经网络解决方案还有助于选择性地允许访问敏感物理区域（如办公室）。

由于卷积神经网络是一种非常适合图像处理的神经网络，因此它们最常用于此目的。数据库包含大量照片，在学习过程中会进一步处理。

神经网络使用样本层来确保有效的评估。这确保了可靠的结果并有助于优化模型。

2. 金融

过去，预测可能影响金融市场的风险几乎是不可能的。但现在情况并非如此，因为神经网络已大大降低了股市的高波动性。

如今，金融高管可以使用多层感知器神经网络生成精确的实时股票市场预测。为了获得准确的结果，这些方法利用了年回报率、非利润比率和历史股票表现。

3. 社交媒体

在后疫情时代，社交媒体已渗透到人类生活的几乎所有方面。用户经常对社交媒体平台“读心”的能力感到惊叹，但实际上，这是神经网络的功劳。

用户行为分析是神经网络技术的一个常见用例。神经网络每分钟处理和分析大量的用户生成内容。目标是从用户在应用程序上的每次点击中提取有价值的信息。然后，根据用户的消费模式、偏好和活动，利用这些数据发送定向广告。

4. 航空航天

从工程到飞行，神经网络在航空航天领域至关重要。

由于飞机上即使是最小的缺陷也可能导致数百人丧生，因此神经网络在生产过程中用于完美诊断故障。

在运营商培训阶段，这些技术用于对关键动态模拟进行建模，从而确保机组人员充分了解实际航班的运行情况。

最后，通过确保自动驾驶系统的精确运行和安全，神经网络算法提高了飞行过程中的乘客安全。

5. 国防

随着 2022 年亚洲和欧洲的地缘政治波动加剧，可靠的国防解决方案对每个国家都越来越重要。强大的国防姿态可以使一个国家在国际舞台上获得积极认可。

在军事高度发达国家的国防运营中，神经网络的作用越来越大。日本、英国和美国的军队已经在利用神经网络技术制定有效的国防计划。

神经网络在军事中用于自动无人机控制、后勤、目标定位、武装攻击分析以及空海巡逻。例如，卷积神经网络驱动的自动驾驶汽车用于搜索水下水雷。

6. 医疗保健

作为医疗保健行业的基本组成部分，基于图像的检查利用卷积神经网络在图像处理方面的专业知识来识别疾病。

这种类型的神经网络用于许多高级医疗应用，例如处理超声波、CT 扫描和 X 射线。自动系统分析从上述医疗成像测试中收集的信息，以产生有用的医疗见解。

此外，药物发现研究正在利用生成神经网络。这些技术有助于对各种药物类别进行分类。通过快速组合不同成分的特征并发布结果，发现了新的药物组合。

7. 签名和笔迹分析

在行政、金融及相关领域，AI 驱动的签名验证系统正逐渐普及。为了确认最终用户的身份并阻止欺诈交易，官僚机构和金融机构依赖签名验证。

直到过去十年，确认文件合法性的标准仍然是人工文员检查签名，这使得欺诈变得容易。然而，随着用于签名验证的神经网络的发展，现在更容易区分真实签名和伪造签名（线上和线下）。

神经网路一个相关的、对法医学至关重要的应用是笔迹分析。AI 支持的笔迹分析会评估手写文件，用于各种用途，例如行为分析和身份验证。

8. 气象学

气象学在日常生活中起着至关重要的作用，它帮助人们预测未来的天气模式，甚至预测自然灾害发生的可能性。随着神经网络进入气象学领域，天气预报变得越来越准确。

循环神经网络、多层感知器和卷积神经网络的应用正在提高天气预报的准确性。事实证明，多层神经网络模型可以可靠地预测长达 15 天的天气。

用于气象学应用的神经网络模型使用风速、太阳辐射、气温和相对湿度等数据进行训练。为了提供精确的天气预测，研究人员还在结合各种神经网络类型。