什么是人工神经网络及其算法实现方式

[人工神经网络的主要研究成果]基于人工神经网络的土坝病害诊断知识获取方法摘要：以土坝测压管水位异常诊断为实例，对反向传播（bp）神经网络进行训练，然后通过典型示例经网络计算生成显式的诊断规则，为专家系统...+阅读

什么是人工神经网络及其算法实现方式

人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。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，称为激励函数（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，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。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。最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。

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人工神经网络提供透明的算法吗

人工神经网络，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或者计算模型。其实是一种与贝叶斯网络很像的一种算法。神经网络是一种方法，既可以用来做有监督的任务，如分类、视觉识别等，也可以用作无监督的任务。首先，我们看一个简单的例子。如下图所示（这个图网上有很多人引用了，但我找不到出处，欢迎指正），如果我们想训练一个算法可以使其识别出是猫还是狗，这是很简单的一个分类任务，我们可以找一条线（模型），在这个二元坐标中进行“一刀切”，把这两组数据分开。我们知道，在解析几何中，这条直线可以用如下的公式表达：一个简单的神经网络这里的W1和W2就是两个坐标轴上的系数，可以称为权重。W0可以称作截距，也叫做偏移。

新来一个数据点，也就是一组输入值（X1,X2），如果在这条线的左边，那么它就是一只狗，如果在右边就是一只猫了。这就可以用一个简单的神经网络来表示。如图2所示，X1和X2分别是输入值，Y是输出值，两条边的权重分别是W1和W2。这是一个最简单的神经网络了。这就是使用神经网络定义了一个线性分类器了。这里的一个圆形的节点就是一个神经元。我们也可以采用另一种方式，即在输入输出之间加一个中间节点S，然后增加一个输出层，包括两个节点Y1和Y2，分别对应猫和狗，最后哪个输出节点的值大，那么这个数据就属于哪个类别（猫或者狗）。对于简单的二分类问题这就可以解决了。但在实际情况中，有很多问题无法简单的使用“一刀切”的方式解决，如图3所示，假设猫和狗的数据分布如下图，那么这就无法用“一刀切”的方式来解决了，但是我们可以切两刀，横竖各一刀，然后把相同的“块”联合起来，这样就解决了比较复杂的分类问题了。

也有些问题，需要用曲线来分割。在这种情况下，我们就需要比较复杂一点的神经网络了。以曲线为例，我们可以设计出一个三层的神经网络。这就是用神经网络设计的一个非线性分类器。理论上讲，如何一个分类器都可以设计一个神经网络来表征，也就是说，不管实际图形如何，我们都可以设计一个神经网络来拟合。到这里，可能有人问，每个节点的这个函数要如何选择？根据吴军老师《数学之美》第二版中的说法，为了提供人工神经网络的通用性，我们一般规定每个神经元的函数只能针对其输入的变量做一次非线性的变换。举个例子说就是假如某个神经元Y 的输入值是X1,X2,...Xn，它们的边的权重分别为W1,W2,...Wn，那么计算Y节点的值分两步进行，第一步是计算来自输入值的线性组合：第二步是计算y=f(G)，这里的f（⋅）可以使非线性的，，但因为里面的参数是一个具体的值，所以不会很复杂。

这两个步骤的结合使得人工神经网络既灵活又不至于太复杂。这里的f（⋅）就是激活函数。线性模型的表达能力不够，它的作用就是来增强模型的表示能力。人工神经网络可以很多层连接在一起，因此在人工神经网络中，主要的工作就是设计结构（基层网络，每层几个节点等）和激活函数。我们常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数等等。如下图所示，这是几种简单的激活函数的示意图

什么是人工神经元算法

人工神经网络算法 “人工神经网络”（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。早在本世纪40年代初期，心理学家McCulloch、数学家Pitts就提出了人工神经网络的第一个数学模型，从此开创了神经科学理论的研究时代。其后，F Rosenblatt、Widrow和J. J .Hopfield等学者又先后提出了感知模型，使得人工神经网络技术得以蓬勃发展。神经系统的基本构造是神经元（神经细胞），它是处理人体内各部分之间相互信息传递的基本单元。据神经生物学家研究的结果表明，人的一个大脑一般有1010~1011个神经元。每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它较短分支——树突组成。轴突的功能是将本神经元的输出信号（兴奋）传递给别的神经元。

其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。神经元细胞体将接受到的所有信号进行简单处理（如：加权求和，即对所有的输入信号都加以考虑且对每个信号的重视程度——体现在权值上——有所不同）后由轴突输出。神经元的树突与另外的神经元的神经末梢相连的部分称为突触。

哪个人工智能系统使用了神经网络算法

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神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用于解决不同的问题），使初始解根据这个方向和步长移动后，能使目标函数的输出（在神经网络中就是预测误差）下降。然后将它更新为新的解，再继续寻找下一步的移动方向的步长，这样不断的迭代下去，目标函数（神经网络中的预测误差）也不断下降，最终就能找到一个解，使得目标函数（预测误差）比较小。

而在寻解过程中，步长太大，就会搜索得不仔细，可能跨过了优秀的解，而步长太小，又会使寻解过程进行得太慢。因此，步长设置适当非常重要。

学习率对原步长（在梯度下降法中就是梯度的长度）作调整，如果学习率lr = 0.1，那么梯度下降法中每次调整的步长就是0.1*梯度，

而在matlab神经网络工具箱里的lr，代表的是初始学习率。因为matlab工具箱为了在寻解不同阶段更智能的选择合适的步长，使用的是可变学习率，它会根据上一次解的调整对目标函数带来的效果来对学习率作调整，再根据学习率决定步长。

机制如下：

if newE2/E2 >maxE_inc %若果误差上升大于阈值

lr = lr * lr_dec； %则降低学习率

else

if newE2 lr = lr * lr_inc；%则增加学习率

end

详细的可以看《神经网络之家》nnetinfo里的《[重要]写自己的BP神经网络（traingd）》一文，里面是matlab神经网络工具箱梯度下降法的简化代码

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