神经网络进化能力分析,神经网络进化能力指标

神经网络的泛化能力差吗？

泛化能力，英文全称generalizationability，指机器学习算法对新鲜样本的适应能力，一种预测新的input类别的能力。

通过学习找到隐含在数据背后的规律，并对具有同一规律的学习集以外的数据，这种经过训练的网络可以给出合适的输出，该能力就被称为泛化能力。

对于神经网络而言，一般越复杂说明该神经网络承受的复杂度越高，描述规律的复杂度容量就越大，当然越好，当然也不是绝对的，但是这能说明一个容器容量的问题，这时该神经网络的泛化能力也越强。

我们需要知道结构复杂性和样本复杂性、样本质量、初始权值、学习时间等因素，都会影响神经网络的泛化能力。

为了保证神经网络具有较强的泛化能力，人们已做了很多研究，得到了诸多泛化方法，常用的包括剪枝算法、构造算法和进化算法等。人工神经网络的泛化能力主要是由于透过无监督预学习可以从训练集导出高效的特征集。

复杂的问题一旦转换成用这些特征表达的形式后就自然变简单了。观念上这个有点像是在做适用于训练集的一种智能化的坐标转换。

举例来说，如果训练集是许多人脸的图片，那么预训练做得好的话就能导出如鼻子，眼睛，嘴巴，各种基本脸型等特征。如果做分类时是用这些特征去做而不是基于像素的话，结果自然会好得多。

虽然大型的神经网络具有极多的参数，可是由于做分类时其实是基于少数的特征，因此也比较不会产生过拟合的情形。

同时，针对神经网络易于陷入局部极值、结构难以确定和泛化能力较差的缺点，引入了能很好解决小样本、非线性和高维数问题的支持向量回归机来进行油气田开发指标的预测。

谷歌人工智能写作项目：爱发猫

神经网络优缺点，

优点：（1）具有自学习功能A8U神经网络。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。

预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。（3）具有高速寻找优化解的能力。

寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

缺点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。

（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。

扩展资料：神经网络发展趋势人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。

人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。

近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。

将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。

神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。

其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。

由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。

目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。参考资料：百度百科-人工神经网络。

人工神经网络的发展

现代意义上对神经网络（特指人工神经网络）的研究一般认为从1943年美国芝加哥大学的生理学家W.S.McCulloch和W.A.Pitts提出M-P神经元模型开始，到今年正好六十年。

在这六十年中，神经网络的发展走过了一段曲折的道路。

1965年M.Minsky和S.Papert在《感知机》一书中指出感知机的缺陷并表示出对这方面研究的悲观态度，使得神经网络的研究从兴起期进入了停滞期，这是神经网络发展史上的第一个转折。

到了20世纪80年代初，J.J.Hopfield的工作和D.Rumelhart等人的PDP报告显示出神经网络的巨大潜力，使得该领域的研究从停滞期进入了繁荣期，这是神经网络发展史上的第二个转折。

到了20世纪90年代中后期，随着研究者们对神经网络的局限有了更清楚的认识，以及支持向量机等似乎更有前途的方法的出现，“神经网络”这个词不再象前些年那么“火爆”了。

很多人认为神经网络的研究又开始陷入了低潮，并认为支持向量机将取代神经网络。

有趣的是，著名学者C.-J.Lin于2003年1月在德国马克斯·普朗克研究所所做的报告中说，支持向量机虽然是一个非常热门的话题，但目前最主流的分类工具仍然是决策树和神经网络。

由著名的支持向量机研究者说出这番话，显然有一种特殊的意味。事实上，目前神经网络的境遇与1965年之后真正的低潮期相比有明显的不同。

在1965年之后的很长一段时期里，美国和前苏联没有资助任何一项神经网络的研究课题，而今天世界各国对神经网络的研究仍然有大量的经费支持；1965年之后90%以上的神经网络研究者改变了研究方向，而今天无论是国际还是国内都有一支相对稳定的研究队伍。

实际上，神经网络在1965年之后陷入低潮是因为当时该领域的研究在一定意义上遭到了否定，而今天的相对平静是因为该领域已经走向成熟，很多技术开始走进生产和生活，从而造成了原有研究空间的缩小。

在科学研究中通常有这么一个现象，当某个领域的论文大量涌现的时候，往往正是该领域很不成熟、研究空间很大的时候，而且由于这时候人们对该领域研究的局限缺乏清楚的认识，其热情往往具有很大的盲目性。

从这个意义上说，过去若干年里各领域研究者一拥而上、各种专业刊物满眼“神经网络”的风光，其实是一种畸形繁荣的景象，而对神经网络的研究现在才进入了一个比较理智、正常的发展期。

在这段时期中，通过对以往研究中存在的问题和局限进行反思，并适当借鉴相关领域的研究进展，将可望开拓新的研究空间，为该领域的进一步发展奠定基础。

进化神经网络 100

神经网络算法与进化算是什么关系?

。

应该没有太大的关系吧，我对遗传算法了解一点，遗传算法主要用来优化神经网络第一次运行时所用的连接权值，因为随机的连接权值往往不能对针对的问题有比较好的收敛效果（Matlab神经网络工具箱自动生成的初始权值其实已经比较好了）。

人工神经网络的发展趋势

人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。

人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。

神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。

由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。

目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。下面主要就神经网络与小波分析、混沌、粗集理论、分形理论的融合进行分析。

与小波分析的结合1981年，法国地质学家Morlet在寻求地质数据时，通过对Fourier变换与加窗Fourier变换的异同、特点及函数构造进行创造性的研究，首次提出了小波分析的概念，建立了以他的名字命名的Morlet小波。

1986年以来由于YMeyer、S.Mallat及IDaubechies等的奠基工作，小波分析迅速发展成为一门新兴学科。

Meyer所著的小波与算子，Daubechies所著的小波十讲是小波研究领域最权威的著作。小波变换是对Fourier分析方法的突破。

它不但在时域和频域同时具有良好的局部化性质，而且对低频信号在频域和对高频信号在时域里都有很好的分辨率，从而可以聚集到对象的任意细节。

小波分析相当于一个数学显微镜，具有放大、缩小和平移功能，通过检查不同放大倍数下的变化来研究信号的动态特性。因此，小波分析已成为地球物理、信号处理、图像处理、理论物理等诸多领域的强有力工具。

小波神经网络将小波变换良好的时频局域化特性和神经网络的自学习功能相结合，因而具有较强的逼近能力和容错能力。

在结合方法上，可以将小波函数作为基函数构造神经网络形成小波网络，或者小波变换作为前馈神经网络的输入前置处理工具，即以小波变换的多分辨率特性对过程状态信号进行处理，实现信噪分离，并提取出对加工误差影响最大的状态特性，作为神经网络的输入。

小波神经网络在电机故障诊断、高压电网故障信号处理与保护研究、轴承等机械故障诊断以及许多方面都有应用，将小波神经网络用于感应伺服电机的智能控制，使该系统具有良好的跟踪控制性能，以及好的鲁棒性，利用小波包神经网络进行心血管疾病的智能诊断，小波层进行时频域的自适应特征提取，前向神经网络用来进行分类，正确分类率达到94%。

小波神经网络虽然应用于很多方面，但仍存在一些不足。从提取精度和小波变换实时性的要求出发，有必要根据实际情况构造一些适应应用需求的特殊小波基，以便在应用中取得更好的效果。

另外，在应用中的实时性要求，也需要结合DSP的发展，开发专门的处理芯片，从而满足这方面的要求。混沌神经网络混沌第一个定义是上世纪70年代才被Li-Yorke第一次提出的。

由于它具有广泛的应用价值，自它出现以来就受到各方面的普遍关注。

混沌是一种确定的系统中出现的无规则的运动，混沌是存在于非线性系统中的一种较为普遍的现象，混沌运动具有遍历性、随机性等特点，能在一定的范围内按其自身规律不重复地遍历所有状态。

混沌理论所决定的是非线性动力学混沌，目的是揭示貌似随机的现象背后可能隐藏的简单规律，以求发现一大类复杂问题普遍遵循的共同规律。

1990年Kaihara、T.Takabe和M.Toyoda等人根据生物神经元的混沌特性首次提出混沌神经网络模型，将混沌学引入神经网络中，使得人工神经网络具有混沌行为，更加接近实际的人脑神经网络，因而混沌神经网络被认为是可实现其真实世界计算的智能信息处理系统之一，成为神经网络的主要研究方向之一。

与常规的离散型Hopfield神经网络相比较，混沌神经网络具有更丰富的非线性动力学特性，主要表现如下：在神经网络中引入混沌动力学行为；混沌神经网络的同步特性；混沌神经网络的吸引子。

当神经网络实际应用中，网络输入发生较大变异时，应用网络的固有容错能力往往感到不足，经常会发生失忆现象。

混沌神经网络动态记忆属于确定性动力学运动，记忆发生在混沌吸引子的轨迹上，通过不断地运动(回忆过程)一一联想到记忆模式，特别对于那些状态空间分布的较接近或者发生部分重叠的记忆模式，混沌神经网络总能通过动态联想记忆加以重现和辨识，而不发生混淆，这是混沌神经网络所特有的性能，它将大大改善Hopfield神经网络的记忆能力。

混沌吸引子的吸引域存在，形成了混沌神经网络固有容错功能。这将对复杂的模式识别、图像处理等工程应用发挥重要作用。

混沌神经网络受到关注的另一个原因是混沌存在于生物体真实神经元及神经网络中，并且起到一定的作用，动物学的电生理实验已证实了这一点。

混沌神经网络由于其复杂的动力学特性，在动态联想记忆、系统优化、信息处理、人工智能等领域受到人们极大的关注。

针对混沌神经网络具有联想记忆功能，但其搜索过程不稳定，提出了一种控制方法可以对混沌神经网络中的混沌现象进行控制。研究了混沌神经网络在组合优化问题中的应用。

为了更好的应用混沌神经网络的动力学特性，并对其存在的混沌现象进行有效的控制，仍需要对混沌神经网络的结构进行进一步的改进和调整，以及混沌神经网络算法的进一步研究。

基于粗集理论粗糙集(RoughSets)理论是1982年由波兰华沙理工大学教授Z.Pawlak首先提出，它是一个分析数据的数学理论，研究不完整数据、不精确知识的表达、学习、归纳等方法。

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具，其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策或分类规则。

目前，粗糙集理论已被成功应用于机器学习、决策分析、过程控制、模式识别与数据挖掘等领域。

粗集和神经网络的共同点是都能在自然环境下很好的工作，但是，粗集理论方法模拟人类的抽象逻辑思维，而神经网络方法模拟形象直觉思维，因而二者又具有不同特点。

粗集理论方法以各种更接近人们对事物的描述方式的定性、定量或者混合性信息为输入，输入空间与输出空间的映射关系是通过简单的决策表简化得到的，它考虑知识表达中不同属性的重要性确定哪些知识是冗余的，哪些知识是有用的，神经网络则是利用非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身结构表达输入与输出关联知识的隐函数编码。

在粗集理论方法和神经网络方法处理信息中，两者存在很大的两个区别：其一是神经网络处理信息一般不能将输入信息空间维数简化，当输入信息空间维数较大时，网络不仅结构复杂，而且训练时间也很长；而粗集方法却能通过发现数据间的关系，不仅可以去掉冗余输入信息，而且可以简化输入信息的表达空间维数。

其二是粗集方法在实际问题的处理中对噪声较敏感，因而用无噪声的训练样本学习推理的结果在有噪声的环境中应用效果不佳。而神经网络方法有较好的抑制噪声干扰的能力。

因此将两者结合起来，用粗集方法先对信息进行预处理，即把粗集网络作为前置系统，再根据粗集方法预处理后的信息结构，构成神经网络信息处理系统。

通过二者的结合，不但可减少信息表达的属性数量，减小神经网络构成系统的复杂性，而且具有较强的容错及抗干扰能力，为处理不确定、不完整信息提供了一条强有力的途径。

目前粗集与神经网络的结合已应用于语音识别、专家系统、数据挖掘、故障诊断等领域，将神经网络和粗集用于声源位置的自动识别，将神经网络和粗集用于专家系统的知识获取中，取得比传统专家系统更好的效果，其中粗集进行不确定和不精确数据的处理，神经网络进行分类工作。

虽然粗集与神经网络的结合已应用于许多领域的研究，为使这一方法发挥更大的作用还需考虑如下问题：模拟人类抽象逻辑思维的粗集理论方法和模拟形象直觉思维的神经网络方法更加有效的结合；二者集成的软件和硬件平台的开发，提高其实用性。

与分形理论的结合自从美国哈佛大学数学系教授BenoitB.Mandelbrot于20世纪70年代中期引入分形这一概念，分形几何学(Fractalgeometry)已经发展成为科学的方法论--分形理论，且被誉为开创了20世纪数学重要阶段。

现已被广泛应用于自然科学和社会科学的几乎所有领域，成为现今国际上许多学科的前沿研究课题之一。由于在许多学科中的迅速发展，分形已成为一门描述自然界中许多不规则事物的规律性的学科。

它已被广泛应用在生物学、地球地理学、天文学、计算机图形学等各个领域。

用分形理论来解释自然界中那些不规则、不稳定和具有高度复杂结构的现象，可以收到显著的效果，而将神经网络与分形理论相结合，充分利用神经网络非线性映射、计算能力、自适应等优点，可以取得更好的效果。

分形神经网络的应用领域有图像识别、图像编码、图像压缩，以及机械设备系统的故障诊断等。

分形图像压缩/解压缩方法有着高压缩率和低遗失率的优点，但运算能力不强，由于神经网络具有并行运算的特点，将神经网络用于分形图像压缩/解压缩中，提高了原有方法的运算能力。

将神经网络与分形相结合用于果实形状的识别，首先利用分形得到几种水果轮廓数据的不规则性，然后利用3层神经网络对这些数据进行辨识，继而对其不规则性进行评价。

分形神经网络已取得了许多应用，但仍有些问题值得进一步研究：分形维数的物理意义；分形的计算机仿真和实际应用研究。随着研究的不断深入，分形神经网络必将得到不断的完善，并取得更好的应用效果。?。

神经科学会成为人工智能“超进化”的关键，是真的吗？

AI与神经科学究竟有什么关系？神经科学究竟怎样进一步助推人工智能发展？紧密结合神经科学的人工智能将产生什么转变？

神经科学和人工智能本属同源提到人工智能和神经科学中间的关联，几句话来归纳：同源分流、学科独立；交叉融合、分久必合。

最开始，人工智能与神经科学是二门分别独立的学科，拥有不太一样的研究对象、研究思路管理体系。

从学科发源的时间起点看来，人工智能学科以1956年美国达特茅斯学校夏天探讨班为起缘；而神经科学问世的标示能够回溯到1891年的神经元理论。那样看神经科学算得上人工智能学科的“老前辈”。

神经科学大量地偏重于分子生物学实际意义上的神经系统主题活动的规律性，分析包含逻辑思维、感情、智能化等以内的神经中枢主题活动的产生体制，而观念发源难题，则是神经科学的最终目标，研究思路上神经科学是以天气现象梳理为主导的“试验科学研究”。

而人工智能是科学研究开发设计可以仿真模拟、拓宽和拓展人类智能化的基础理论、方式、技术性及软件系统的一门新的技术性科学研究，研究对象并不是智能化只是智能化操纵，目前研究思路上是偏重于对繁杂状况开展仿真模拟的“测算科学研究”。

“但能够将神经科学和人工智能的关联简易了解为源和流。”人工智能的盛行和发展离不了神经科学成效的滋润。

如同希蒙·厄尔曼文章内容上述，初期人工智能行业的生物学家将微生物中枢神经系统做为参考目标，造就出了近些年风靡的“深层互联网”脑启迪构架，这是一个十分独特的“流源”实例，也一直为神经科学家人工智能行业生物学家所赞叹不已。

但有一些人工智能行业的权威专家，觉得深层互联网早期是仿脑，中后期发展了独立的方式，因而觉得，人工智能有自身的方式管理体系，基本上能够撇开神经科学。那样的见解实际上是非常值得深层次探讨的。

脑与神经科学、脑科学的进度促使大家在脑区、神经系统微环城路、神经元等不一样限度观察的各种各样认知能力每日任务中，获得脑部的一部分主题活动数据信息已变成很有可能，得知人的大脑信息资源管理全过程不会再光凭猜想，根据多学科交叉和试验科学研究得到的人的大脑工作方案更具有稳定性。

因而，神经科学有希望为深度学习、类脑测算的提升给予参考。可是，人工智能对神经科学发展的哺育或反馈性也是客观现实的。

在神经科学基础研究环节，人工智能能够辅助科学研究工作人员分析繁杂的中枢神经数据信号、中枢神经图普试验数据信息，搭建和仿真模拟人的大脑实体模型系统软件等。

在转换运用环节，人工智能还能加快神经科学成效的运用，比如人的大脑疾患诊断与疗法成效的临床医学转换等。

开启人工智能“黑箱子”的几个通道实际上，没有神经科学大的基础理论提升，没有对智能化微生物本源的了解，人工智能中的“智能化”定义很可能就一直是个“黑箱子”，而智能化仿真模拟与拓展就很有可能一直在“外场”转圈。

例如，美国我国工程院《21世纪人类面临的14大科技挑战》汇报就觉得，人工智能现阶段存有的一部分难题是来源于设计方案中并没有考虑到真正的人的大脑状况。

而根据对人的大脑的反向工程来揭露人的大脑的密秘，能够能够更好地设计方案出能与此同时解决多种信息流广告的测算机器设备。现阶段神经科学在助推人工智能发展上面有几个通道。

，实际途径上，能够持续认知能力实用主义构思的人工智能发展方位。比如，针对人工智能来讲，现阶段一直用一个特殊的每日任务去训炼它，而忽视了它触碰别的事情的全过程。

假如给智能体一个相近发展自然环境和成长阶段，是否会让它更智能化呢？

人类的聪慧是创建在沟通交流以上的，现阶段的人工智能体都还没独立沟通交流能力，这也是现阶段的人工智能水准与强人工智能的差别所属，也是将来的发展方位。

但也很有可能，希蒙·厄尔曼明确提出的参考人类先天性认知能力系统软件更具备实际意义。深层次了解人的大脑的初始能力，进而完成高级的设备逻辑性能力。

人类具有学习培训怎样学习的能力，假如让智能体学习培训怎样学习，那麼这类二阶学习培训的关联或许会让它学得迅速，假如智能生活体拥有想像力和方案能力，那麼它或许确实能够造就出一些大家人类难以造就出的物品。

除此之外，神经科学助推人工智能，在人工智能重特大技术领域也几个方位。

比如，搭建统计分析关系与特点关系紧密结合的新式学习理论，完成“专业知识推动”与“词义推动”关系统一；搭建融合深度神经网络与增强学习、演变测算、自主学习、一生学习培训等仿生技术和当然测算基础理论的新式理论框架；完成规模性并行处理神经元网络、进化算法和别的繁杂基础理论测算；具备学生自主学习能力的实用性人工智能系统软件等。

将来二者紧密结合大有作为那麼，紧密结合神经科学的人工智能可能产生哪些转变呢？现阶段神经科学与人工智能的融合，只占生物人的大脑测算基本原理的冰山一角。

精确预知未来人工智能将怎样发展难以，但假如洞悉神经科学、人工智能的学科发展规律性和人类社会经济发展新趋势，粗略地刻画将来发展环节或是很有可能的，这针对选准自主创新突破点，确立自主创新主要方位十分重要。

这也是包含在我国以内进行有关神经科学预测分析和技术预见的初心之一。

从当今到2025年，神经科学再次保持高速发展趋势，但颠覆性创新的基础理论成效还很少，在这里一时期，人工智能和云计算技术是神经科学发展的“网络加速器”。

而到2030—2035年，神经科学将迈入第一轮重大进展，在神经系统认知和神经系统认知能力了解层面发生颠覆性创新成效，进而哺育、创新人工智能的原来优化算法基本和电子器件基本，人类社会发展进到实际性类脑智能科学研究环节。

到2050年，神经科学将迈入第二轮重大进展，在感情、观念了解层面发生颠覆性创新成效，开发设计出一个多限度、融合、验证的人的大脑实体模型基础理论，类脑智能进到全新升级，并将促进人的大脑的超生命的进化，神经科学和类脑智能学科融为一体，人类社会发展全方位进到强人工智能时期。

自然，紧紧围绕神经科学和人工智能尤其是强人工智能，也有很多科学理论和社会发展与伦理道德层面的难题。“大家坚信，将来神经科学行业大有作为、将来神经科学与人工智能融合大有作为。

”从人类现代文明江河看来，神经科学和人工智能是同一枚硬币的2个面，尽管互不相关，但都是有一同的偏向：为人类的存活和观念演变给予新很有可能。