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人工神经网络

发布时间:2020-08-31 18:26   来源:男女健康养生网    作者:沈志顺

来源:男人保健

 
人工神经网络(artificial neural networks,ANN)是由许多相互连接的单元组成,每个单元只能计算一件事情。这样的描述听起来有些无聊。但人工神经网络似乎很有魔力。它必然也让记者们着迷。弗兰克·罗森布拉特的“感知器”(光电机)在没有接受明确指导的情况下可以学会识别字母,曾在20世纪60年代成为各大报纸的“宠儿”,吸睛无数。20世纪80年代中期,人工神经网络名声大振,至今仍然备受媒体的青睐。最近与人工神经网络相关的大量宣传还包括深度学习。
 
人工神经网络有无数应用,从操控股票市场和监测货币波动到识别语音或人脸,但真正有趣的是它们的运行方式。
 
有一小部分人工神经网络在特定的并行硬件上运行,甚至在硬件或湿件混合物上运行,将真正的神经元与硅电路结合。然而,大多数网络通常由约翰·冯·诺依曼机器来模拟。也就是说,人工神经网络是在经典计算机上实现的并行处理虚拟机(见第1章)。
 
之所以说它们的运行方式很有趣,部分原因是它们与符号人工智能的虚拟机有很大差别。大规模的并行计算代替串行指令,自下而上的处理代替自上而下的控制,以及概率代替逻辑。动态和持续变化的人工神经网络与符号程序形成了鲜明对比。
 
此外,许多神经网络从随机开始时就具有神秘的自组织属性(20世纪60年代的感知器也具有这一属性,它们在新闻中都很高调)。男女保健技巧系统从随机架构(随机权重和联结)开始,并自己逐渐适应去执行需要完成的任务。
 
人工神经网络有许多优点,显著增强了人工智能的计算能力。然而,它们也有缺陷,即它们不能提供第2章中所设想的真正意义上的强人工智能。例如,虽然一些人工神经网络可以做近似推理或推理,但它们不能像符号人工智能那样精确(问:2+2是多少?答:很可能是4。真的吗?)。在人工神经网络中,也很难模拟层级。一些(回馈式)网络在一定程度上能够用交互式网络来表示层级。
 
由于当前对深度学习的热情高涨,神经网络的网络不像以前那样罕见了。但是,这些网络还是相对比较简单的。人脑必须包括无数在很多层级上以极其复杂的方式进行交互的网络。总之,强人工智能仍然十分遥远。
版权信息:两性健康知识

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