西安電子科技大學軟體學院130513班黎建文 13051234
摘要 「人工神經網路」這個詞彙對不少人來說並不新鮮，但是它的內涵，原理對很多人來說並不清楚。本文試圖對人工神經網路及其原理進行乙個簡單的介紹。
關鍵字 人工神經網路
introduce to the artificial neural network algorithms
abstract
in recent years, the word 」artificial neural network is not fresh to many people, whose intension and theorem is not so clear to them. they will be introduced in this article.
key words
artificial neural network
一背景人工神經網路的研究，可以追溯到 2023年rosenblatt提出的感知器(perceptron)模型 。它幾乎與人工智慧——ai（artificial intelligence）同時起步，但30餘年來卻並未取得人工智慧那樣巨大的成功，中間經歷了一段長時間的蕭條。直到80年代，獲得了關於人工神經網路切實可行的演算法，以及以von neumann體系為依託的傳統演算法在知識處理方面日益顯露出其力不從心後，人們才重新對人工神經網路發生了興趣，導致神經網路的復興。
二人工神經網路
在介紹人工神經網路及其原理之前，讓我們先了解一下生物的神經網路的工作原理。
從神經細胞處理刺激的角度看，每個神經細胞可以簡單地看做由三部分組成：樹突，軸突，細胞體。對每個神經細胞，樹突可以由多個，它們是接受來自其他神經細胞的刺激的通道；細胞體只有乙個，它接受刺激並進行相應的處理；軸突也只有乙個，它負責輸出刺激，通過神經連線傳遞給其他神經元。
當某個來自大腦或者感受器的刺激發生，神經細胞就通過樹突->胞體->軸突->神經連線->其他細胞這樣的迅速將刺激通過處理傳到其他神經細胞。這樣一條通路就是乙個資訊處理的通路。整個神經系統由無數的神經細胞及神經連線組成，構成乙個神奇的巨大的訊號處理系統。
但是刺激在神經系統裡並非毫無規律地廣播式地傳播。通常某條通道對某類刺激傳播的速度比較快，而且神經細胞每傳播一次這類刺激，似乎這類刺激就在這個神經細胞裡留下了痕跡，就好像很多動物會在走過的路上留下分泌物。漸漸地這類刺激在大多數情況下多會從這條通道經過，通過這條通道相同的處理後輸出。
聰明的科學家從生物的神經系統裡得到啟示，創造了一種新的處理訊號的具有一定智慧型的人工神經網路。他們仿造生
物神經系統建立了這樣乙個訊號處理的模型：
每個資訊處理單元接受n個輸入x1,x2…xn,對每個輸入的靈敏度為w1,w2…wn,處理單元的處理功能用乙個函式
y = f(x1*w1+x2*w2+…xi*wi+…xn*wn- θ)
表示，而處理單元處理的結果就是輸出y。
由多個這樣的資訊處理單元構成的乙個網路就是人工神經網路。讓我們看一下美國神經網路學家hecht nielsen對人工神經網路的定義：人工神經網路是由多個非常簡單的處理單元彼此按某種方式相互連線而形成的計算機系統，該系統考其狀態對外部輸入資訊的動態響應來處理資訊。
三人工神經網路演算法
1設計資訊處理單元連線的方式
按照資訊處理單元的連線方式，神經網路可以分為多種型別。這裡介紹按照結點有無反饋劃分的兩種典型的網路結構：
（1）前饋網路
網路可以分為幾個層。各層按訊號傳輸先後順序依次排列，第i層的神經元只接受第i-1層神經元給出的訊號。各神經元之間沒有反饋。
輸入層結點與輸出層結點稱為「可見層」，其他中間層則稱為「隱層」。
（2）反饋網路
網路分層，某些結點除了接受外加輸入以外，還要接受其他結點的反饋，或者是自身的反饋。
當然，除了這種劃分方式，還有按照層數劃分為單層網路與多層網路，按照輸入資料的特點劃分為離散網路和連續網路等。
不同的網路在效能和效率上會有很大的差異，一般來說，跨層連線的結點越多，網路越是可靠；層數越多，網路的效率越低；反饋越多，網路的學習能力越強；結點個數越多，網路的記憶能力就越好。因此往往要根據實際應用設計網路的連線。在這裡，我們不難得出乙個結論：
資訊處理單元連線的方式的設計是人工神經網路演算法設計的乙個重要方面。
目前研究得相對成熟的是bp誤差反傳神經網路，hopfield反饋神經網路，bam雙向聯想記憶神經網路，cmac小腦神經網路，rbf徑向基函式神經網路，som自組織特徵對映神經網路，cpn對偶傳播神經網路，art自適應諧振理論，量子神經網路。有興趣的讀者可參照相關資料。
2設計學習演算法
在人工智慧領域，人工神經網路是模擬人腦的模式匹配的主要手段。根據常識我們很容易理解，人腦要對某個模式得到正確匹配，需要大量的訓練和糾正。訓練越多，糾正越多，匹配就越準確。
人工神經網路也是如此，要通過大量的學習才能投入正確使用，在使用中又不斷地自我學習。這裡摘抄一段來自百度**的例子，雖然並不夠權威，但能夠很簡單地說明問題。
現以人工神經網路對手寫「a」、「b」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「a」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「b」時，輸出為「0」。
所以網路學習的準則應該是：如果網路作出錯誤的的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連線權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「a」所對應的圖象模式輸入給網路，網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。
在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連線權值增大，以便使網路再次遇到「a」模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。
如果輸出為「0」(即結果錯誤)，則把網路連線權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在於使網路下次再遇到「a」模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網路輪番輸入若干個手寫字母「a」、「b」後，經過網路按以上學習方法進行若干次學習後，網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連線權值上。
當網路再次遇到其中任何乙個模式時，能夠作出迅速、準確的判斷和識別。一般說來，網路中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。
這個例子引出了乙個「學習演算法」。學習演算法的設計是人工神經網路演算法設計的另外乙個重要的方面。學習演算法設計得好，網路的學習能力就越強，容錯能力也越強。
經典的學習演算法有hebb規則，誤差修正法學習規則，勝者為王學習規則，有興趣的讀者可參照相關資料。
3 設計功能函式
資訊處理單元的功能是人工神經網路演算法設計的又一重要方面，一般以功能函式的形式給出（及模型中的f函式）。功能函式的設計直接影響到網路的功能。常見的功能函式有：
（1） 簡單線性函式
神經元功能函式f連續取值，輸入x由連線矩陣w加權產生輸出。f(x)=x
（2） 對稱硬限幅函式
f(x)=sgn(x-θ).此函式只有二值，大於閥值θ輸出+1，小於閥值θ輸出-1。
（3） 正線性函式
f(x)=0 if x<0;f(x)=x if x>=0。
另外還有硬限幅函式，線性函式，飽和線性函式，對稱飽和線性函式，淡
極性s形函式，雙曲正切s形函式，競爭函式等。
綜上，設計資訊處理單元的連線方式，設計網路學習演算法，設計資訊處理單元的功能，是人工神經網路演算法設計的三個基本的方面。具體的演算法細則應該根據網路的效能，功能，應用場合等設計。
四實際應用
受當前腦科學，整合技術發展的限制，各種人工神經網路模型還過於簡單，遠遠達不到模擬自然神經網路的智慧型。但即便這樣，人工神經網路仍有很大的用武之地。各種基於人工神經網路的與實際問題相結合的模型不斷地被建立，如人臉識別，車牌自動掃瞄等。
五當前研究現狀及趨勢
目前在神經網路研究方法上已形成多個流派，最富有成果的研究工作包括：多層網路 bp演算法，hopfield網路模型，自適應共振理論，自組織特徵對映理論等
對神經網路研究可以分為理論研究和應用研究兩大方面。
理論研究可分為以下兩類：（1）利用神經生理與認知科學研究人類思維以及
智慧型機理。 （2）利用神經基礎理論的研究成果，用數理方法探索功能更加完善、效能更加優越的神經網路模型，深入研究網路演算法和效能， 如：穩定性、收斂性、容錯性、魯棒性等；開發新的網路數理理論，如：
神經網路動力學、非線性神經場等。
應用研究可分為以下兩類：（1）神經網路的軟體模擬和硬體實現的研究。 （2）神經網路在各個領域中應用的研究。
這些領域主要包括： 模式識別、訊號處理、知識工程、專家系統、優化組合、機械人控制等
六結論目前，對人工神經網路及相關演算法的研究正如火如荼地展開。某些演算法已經應用到實際生產中。人工神經網路的應用領域正在不斷擴大，不僅可以廣泛應用於工程，科學和數學領域，也可廣泛應用於醫學，商業，金融甚至於文學領域。
隨著各種神經網路模型的建立和各種硬體，網路裝置製造工藝的提高，人工神經網路的應用將會越來越廣泛。
參考資料
[1] 朱大奇史慧等 《人工神經網路原理及應用》 科學出版社 2023年
[2] 張青貴 《人工神經網路導論》中國水利水電出版社 2023年10月
[3] 蔣宗禮 《人工神經網路電子》講稿北京工業大學計算機學院
[4] 劉長安 《人工神經網路的研究方法及應用》講稿所屬不明
[5] 中科永聯
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