人工智能和神经网络区别,人工神经网络有哪几种

人工智能的分类包括哪些呀?

人工智能领域六大分类:

1、深度学习:

深度学习是基于现有的数据进行学习操作,是机器学习研究中的一个新的领域,机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例像,声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。

2、自然语言处理:

自然语言处理是用自然语言同计算机进行通讯的一种技术。人工智能的分支学科,研究用电子计算机模拟人的语言交际过程,使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等,实现人机之间的自然语言通信,以代替人的部分脑力劳动,包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。例如生活中的电话机器人的核心技术之一就是自然语言处理。

3、计算机视觉:

计算机视觉是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像;计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段,由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界,具有自主适应环境的能力。计算机视觉应用的实例有很多,包括用于控制过程、导航、自动检测等方面。

4、智能机器人:

如今我们的身边逐渐开始出现很多智能机器人,他们具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器,如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外,它还有效应器,作为作用于周围环境的手段。这些机器人都离不开人工智能的技术支持;科学家们认为,智能机器人的研发方向是,给机器人装上“大脑芯片”,从而使其智能性更强,在认知学 习、自动组织、对模糊信息的综合处理等方面将会前进一大步。

5、自动程序设计:

自动程序设计是指根据给定问题的原始描述,自动生成满足要求的程序。它是软件工程和人工智能相结合的研究课题。自动程序设计主要包含程序综合和程序验证两方面内容。前者实现自动编程,即用户只需告知机器“做什么”,无须告诉“怎么做”,这后一步的工作由机器自动完成;后者是程序的自动验证,自动完成正确性的检查。其目的是提高软件生产率和软件产品质量;自动程序设计的任务是设计一个程序系统,接受关于所设计的程序要求实现某个目标非常高级描述作为其输入,然后自动生成一个能完成这个目标的具体程序。该研究的重大贡献之一是把程序调试的概念作为问题求解的策略来使用。

6、数据挖掘:

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。它通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。它的分析方法包括:分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类和复杂数据类型挖掘。

人工神经网络有哪些类型

人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前,已有近40种神经网络模型,其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。根据连接的拓扑结构,神经网络模型可以分为:

(1)前向网络 网络中各个神经元接受前一级的输入,并输出到下一级,网络中没有反馈,可以用一个有向无环路图表示。这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换,它的信息处理能力来自于简单非线性函数的多次复合。网络结构简单,易于实现。反传网络是一种典型的前向网络。

(2)反馈网络 网络内神经元间有反馈,可以用一个无向的完备图表示。这种神经网络的信息处理是状态的变换,可以用动力学系统理论处理。系统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这种类型。

学习是神经网络研究的一个重要内容,它的适应性是通过学习实现的。根据环境的变化,对权值进行调整,改善系统的行为。由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位,突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而变化。在此基础上,人们提出了各种学习规则和算法,以适应不同网络模型的需要。有效的学习算法,使得神经网络能够通过连接权值的调整,构造客观世界的内在表示,形成具有特色的信息处理方法,信息存储和处理体现在网络的连接中。

根据学习环境不同,神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。在监督学习中,将训练样本的数据加到网络输入端,同时将相应的期望输出与网络输出相比较,得到误差信号,以此控制权值连接强度的调整,经多次训练后收敛到一个确定的权值。当样本情况发生变化时,经学习可以修改权值以适应新的环境。使用监督学习的神经网络模型有反传网络、感知器等。非监督学习时,事先不给定标准样本,直接将网络置于环境之中,学习阶段与工作阶段成为一体。此时,学习规律的变化服从连接权值的演变方程。非监督学习最简单的例子是Hebb学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子,它是根据已建立的聚类进行权值调整。自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。

研究神经网络的非线性动力学性质,主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论,来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质,探索神经网络的协同行为和集体计算功能,了解神经信息处理机制。为了探讨神经网络在整体性和模糊性方面处理信息的可能,混沌理论的概念和方法将会发挥作用。混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。一般而言,“混沌”是指由确定性方程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为,或称之为确定的随机性。“确定性”是因为它由内在的原因而不是外来的噪声或干扰所产生,而“随机性”是指其不规则的、不能预测的行为,只可能用统计的方法描述。混沌动力学系统的主要特征是其状态对初始条件的灵敏依赖性,混沌反映其内在的随机性。混沌理论是指描述具有混沌行为的非线性动力学系统的基本理论、概念、方法,它把动力学系统的复杂行为理解为其自身与其在同外界进行物质、能量和信息交换过程中内在的有结构的行为,而不是外来的和偶然的行为,混沌状态是一种定态。混沌动力学系统的定态包括:静止、平稳量、周期性、准同期性和混沌解。混沌轨线是整体上稳定与局部不稳定相结合的结果,称之为奇异吸引子。

人工智能一般有哪几种类型?

人工智能是计算机应用的一个方向,它的研究领域包括:自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法。

常见的语音识别与合成、机器视觉与图像处理、智能机器人和自动驾驶都是人工智能的范畴。

人工神经网络,人工神经网络是什么意思

一、 人工神经网络的概念。

人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)简称神经网络(NN),是基于生物学中神经网络的基本原理,在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后,以网络拓扑知识为理论基础,模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征,将信息的加工和存储结合在一起,以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力,引起各学科领域的关注。它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络,具有高度的非线性,能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。

神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激活函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重(weight),神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激活函数。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合,借助数学统计工具来实现。另一方面在人工智能学的人工感知领域,我们通过数学统计学的方法,使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力,这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。

人工神经网络中,神经元处理单元可表示不同的对象,例如特征、字母、概念,或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类:输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据;输出单元实现系统处理结果的输出;隐单元是处在输入和输出单元之间,不能由系统外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度,信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理,其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能,并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。

神经网络,是一种应用类似于大脑神经突触连接结构进行信息处理的数学模型,它是在人类对自身大脑组织结合和思维机制的认识理解基础之上模拟出来的,它是根植于神经科学、数学、思维科学、人工智能、统计学、物理学、计算机科学以及工程科学的一门技术。

二、 人工神经网络的发展。

神经网络的发展有悠久的历史。其发展过程大致可以概括为如下4个阶段。

1. 第一阶段—-启蒙时期。

(1)、M-P神经网络模型:20世纪40年代,人们就开始了对神经网络的研究。1943 年,美国心理学家麦克洛奇(Mcculloch)和数学家皮兹(Pitts)提出了M-P模型,此模型比较简单,但是意义重大。在模型中,通过把神经元看作个功能逻辑器件来实现算法,从此开创了神经网络模型的理论研究。

(2)、Hebb规则:1949 年,心理学家赫布(Hebb)出版了《The Organization of Behavior》(行为组织学),他在书中提出了突触连接强度可变的假设。这个假设认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位,突触的连接强度随之突触前后神经元的活动而变化。这一假设发展成为后来神经网络中非常著名的Hebb规则。这一法则告诉人们,神经元之间突触的联系强度是可变的,这种可变性是学习和记忆的基础。Hebb法则为构造有学习功能的神经网络模型奠定了基础。

(3)、感知器模型:1957 年,罗森勃拉特(Rosenblatt)以M-P 模型为基础,提出了感知器(Perceptron)模型。感知器模型具有现代神经网络的基本原则,并且它的结构非常符合神经生理学。这是一个具有连续可调权值矢量的MP神经网络模型,经过训练可以达到对一定的输入矢量模式进行分类和识别的目的,它虽然比较简单,却是第一个真正意义上的神经网络。Rosenblatt 证明了两层感知器能够对输入进行分类,他还提出了带隐层处理元件的三层感知器这一重要的研究方向。Rosenblatt 的神经网络模型包含了一些现代神经计算机的基本原理,从而形成神经网络方法和技术的重大突破。

(4)、ADALINE网络模型: 1959年,美国著名工程师威德罗(B.Widrow)和霍夫(M.Hoff)等人提出了自适应线性元件(Adaptive linear element,简称Adaline)和Widrow-Hoff学习规则(又称最小均方差算法或称δ规则)的神经网络训练方法,并将其应用于实际工程,成为第一个用于解决实际问题的人工神经网络,促进了神经网络的研究应用和发展。ADALINE网络模型是一种连续取值的自适应线性神经元网络模型,可以用于自适应系统。

2. 第二阶段—-低潮时期。

人工智能的创始人之一Minsky和Papert对以感知器为代表的网络系统的功能及局限性从数学上做了深入研究,于1969年发表了轰动一时《Perceptrons》一书,指出简单的线性感知器的功能是有限的,它无法解决线性不可分的两类样本的分类问题,如简单的线性感知器不可能实现“异或”的逻辑关系等。这一论断给当时人工神经元网络的研究带来沉重的打击。开始了神经网络发展史上长达10年的低潮期。

(1)、自组织神经网络SOM模型:1972年,芬兰的KohonenT.教授,提出了自组织神经网络SOM(Self-Organizing feature map)。后来的神经网络主要是根据KohonenT.的工作来实现的。SOM网络是一类无导师学习网络,主要用于模式识别﹑语音识别及分类问题。它采用一种“胜者为王”的竞争学习算法,与先前提出的感知器有很大的不同,同时它的学习训练方式是无指导训练,是一种自组织网络。这种学习训练方式往往是在不知道有哪些分类类型存在时,用作提取分类信息的一种训练。

(2)、自适应共振理论ART:1976年,美国Grossberg教授提出了著名的自适应共振理论ART(Adaptive Resonance Theory),其学习过程具有自组织和自稳定的特征。

3. 第三阶段—-复兴时期。

(1)、Hopfield模型:1982年,美国物理学家霍普菲尔德(Hopfield)提出了一种离散神经网络,即离散Hopfield网络,从而有力地推动了神经网络的研究。在网络中,它首次将李雅普诺夫(Lyapunov)函数引入其中,后来的研究学者也将Lyapunov函数称为能量函数。证明了网络的稳定性。1984年,Hopfield 又提出了一种连续神经网络,将网络中神经元的激活函数由离散型改为连续型。1985 年,Hopfield和Tank利用Hopfield神经网络解决了著名的旅行推销商问题(Travelling Salesman Problem)。Hopfield神经网络是一组非线性微分方程。Hopfield的模型不仅对人工神经网络信息存储和提取功能进行了非线性数学概括,提出了动力方程和学习方程,还对网络算法提供了重要公式和参数,使人工神经网络的构造和学习有了理论指导,在Hopfield模型的影响下,大量学者又激发起研究神经网络的热情,积极投身于这一学术领域中。因为Hopfield 神经网络在众多方面具有巨大潜力,所以人们对神经网络的研究十分地重视,更多的人开始了研究神经网络,极大地推动了神经网络的发展。

(2)、Boltzmann机模型:1983年,Kirkpatrick等人认识到模拟退火算法可用于NP完全组合优化问题的求解,这种模拟高温物体退火过程来找寻全局最优解的方法最早由Metropli等人1953年提出的。1984年,Hinton与年轻学者Sejnowski等合作提出了大规模并行网络学习机,并明确提出隐单元的概念,这种学习机后来被称为Boltzmann机。

Hinton和Sejnowsky利用统计物理学的感念和方法,首次提出的多层网络的学习算法,称为Boltzmann 机模型。

(3)、BP神经网络模型:1986年,儒默哈特(D.E.Ru melhart)等人在多层神经网络模型的基础上,提出了多层神经网络权值修正的反向传播学习算法—-BP算法(Error Back-Propagation),解决了多层前向神经网络的学习问题,证明了多层神经网络具有很强的学习能力,它可以完成许多学习任务,解决许多实际问题。

(4)、并行分布处理理论:1986年,由Rumelhart和McCkekkand主编的《Parallel Distributed Processing:Exploration in the Microstructures of Cognition》,该书中,他们建立了并行分布处理理论,主要致力于认知的微观研究,同时对具有非线性连续转移函数的多层前馈网络的误差反向传播算法即BP算法进行了详尽的分析,解决了长期以来没有权值调整有效算法的难题。可以求解感知机所不能解决的问题,回答了《Perceptrons》一书中关于神经网络局限性的问题,从实践上证实了人工神经网络有很强的运算能力。

(5)、细胞神经网络模型:1988年,Chua和Yang提出了细胞神经网络(CNN)模型,它是一个细胞自动机特性的大规模非线性计算机仿真系统。Kosko建立了双向联想存储模型(BAM),它具有非监督学习能力。

(6)、Darwinism模型:Edelman提出的Darwinism模型在90年代初产生了很大的影响,他建立了一种神经网络系统理论。

(7)、1988年,Linsker对感知机网络提出了新的自组织理论,并在Shanon信息论的基础上形成了最大互信息理论,从而点燃了基于NN的信息应用理论的光芒。

(8)、1988年,Broomhead和Lowe用径向基函数(Radialbasis function, RBF)提出分层网络的设计方法,从而将NN的设计与数值分析和线性适应滤波相挂钩。

(9)、1991年,Haken把协同引入神经网络,在他的理论框架中,他认为,认知过程是自发的,并断言模式识别过程即是模式形成过程。

(10)、1994年,廖晓昕关于细胞神经网络的数学理论与基础的提出,带来了这个领域新的进展。通过拓广神经网络的激活函数类,给出了更一般的时滞细胞神经网络(DCNN)、Hopfield神经网络(HNN)、双向联想记忆网络(BAM)模型。

(11)、90年代初,Vapnik等提出了支持向量机(Supportvector machines, SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)维数的概念。

经过多年的发展,已有上百种的神经网络模型被提出。

人工神经网络的学习类型

学习是神经网络研究的一个重要内容,它的适应性是通过学习实现的。根据环境的变化,对权值进行调整,改善系统的行为。由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位,突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而变化。在此基础上,人们提出了各种学习规则和算法,以适应不同网络模型的需要。有效的学习算法,使得神经网络能够通过连接权值的调整,构造客观世界的内在表示,形成具有特色的信息处理方法,信息存储和处理体现在网络的连接中。

分类

根据学习环境不同,神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。在监督学习中,将训练样本的数据加到网络输入端,同时将相应的期望输出与网络输出相比较,得到误差信号,以此控制权值连接强度的调整,经多次训练后收敛到一个确定的权值。当样本情况发生变化时,经学习可以修改权值以适应新的环境。使用监督学习的神经网络模型有反传网络、感知器等。非监督学习时,事先不给定标准样本,直接将网络置于环境之中,学习阶段与工作阶段成为一体。此时,学习规律的变化服从连接权值的演变方程。非监督学习最简单的例子是Hebb学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子,它是根据已建立的聚类进行权值调整。自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。

人工智能的分类

工智能(Artificial Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

自从人工智能诞生以来,理论和技术越来越成熟,应用领域在不断的扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能,但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。

优点:

1、在生产方面,效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力,人类的劳动力将大大被解放。

2、人类环境问题将会得到一定的改善,较少的资源可以满足更大的需求。

3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。

缺点:

1、人工智能代替了人类做各种各样的事情,人类失业率会明显的增高,人类就会处于无依靠可生存的状态。

2、人工智能如果不能合理利用,可能被坏人利用在犯罪上,那么人类将会陷入恐慌。

3、如果我们无法很好控制和利用人工智能,我们反而会被人工智能所控制与利用,那么人类将走向灭亡,世界也将变得慌乱。

人工智能算法有哪些

同意上一个回答,我来补充一下

决策树

决策树是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。

随机森林

在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

逻辑回归

逻辑回归,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等。

Adaboost

Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。

其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值。

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型和朴素贝叶斯模型。

和决策树模型相比,朴素贝叶斯分类器发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。同时,朴素贝叶斯分类器模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。

K近邻

所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居), 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。

SVM

使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险,是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。

神经网络

人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现,它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型,设计相应的学习算法,模拟人脑的某种智能活动,然后在技术上实现出来用以解决实际问题。因此,生物神经网络主要研究智能的机理;人工神经网络主要研究智能机理的实现,两者相辅相成。

人工智能神经网络

1.

x=2.0,w=2.3,b=-3。

y=wx+b=1.6

1)硬极限就是大于0就是1,小于等于0就取0,所以答案是1。

2)线性函数输入是多少,输出就是多少,所以答案是1.6。

3)对数-S型函数,应该是应用sigmoid函数,y=1/(1+e^(-1.6))=0.832。

2.你打错字了?把“是”打成“时”了?

x=2.0,w=2.3,b=-3。

y=wx+b=1.6

1)传输函数的净输入是1.6

2)神经元的输出是1.6(没有给传输函数是啥,所以这个可能是没有经过传输函数的输出吧。)。

3.

1)6个输入,2个输出,所以有8个神经元。

2)6个w,所以是6维

3)采用sigmoid函数,输出就会是0和1之间的连续值了。

4)为了使网络具有更好的性能,可以提高容错性和存储容量,可以采用偏值。

以上答案仅供参考。第一题应该没有问题,后两题不太确定。

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