人工神经网络_AI产品经理必修课 | 人工智能概论（四）-人工神经网络

目前人工智能中所谓的学习，其实都是想将现实世界进行数据化，通过数学模型，从数据中获取模式的某种表示。而“神经网络”是人工智能学科中被给予最大期望的一种学习方法，因为神经网络，是目前最接近生物智能的一种模拟。生物的智能是通过生物神经网络来进行实现的，那么人工神经网络是否可以通过模拟生物智能，在联网的加持下，突破若人工智能，跨入强人工智能甚至是，超人工智能呢？

人工神经网络

一、生物神经元
如下图所示，为生物神经网络的介绍。这里边有一个非常重点的点“突触”，生物神经元在进行脉冲信号传递时，并不是多大强度的信号都进行传递的，突触会判断脉冲信息是否达到“阈值”(人工神经元中的偏置)

人工神经网络结构

生物神经网络

二、人工神经元
如下图所示，的人工神经元是人工神经网络的最小单元。由状态变量(xi)、连接权系数(W-ij)、神经元单元的偏置、激励函数f(.)组成，严格来说人工神经元也是一种有向图。

一般神经元模型

如下图所示，由于神经元的激励函数不同，主要分为以下3种比较常见的神经元：分别由二值函数、Sigmoid函数、双曲线正切函数，作为神经元的激励函数。

不同神经元的激励函数

三、人工神经网络
目前已经被提出的人工神经网络模型，有数十种，按不同维度可进行如下划分，其中比较常用的分类方式是前2种：

按网络结构划分：递归(反馈)网络、前馈网络
按学习方式划分：有监督学习、无监督学习、强化学习
按信息类型划分：连续型网络、离散型网络；
按信息处理方式划分：确定性网络、随机性网络；

递归网络：多个神经元互相连接组织一个互连神经网络。神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。信号能够从正向和反向流通；前馈网络：具有阶梯分层结构，从输入层至输出层的信号通过单向连接流通。神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元间连接。如：多层感知器、学习矢量量化网络、CMAC网络等。有/无监督学习：按输入的数据是否有标签来进行划分，有监督学习需要知道期望输出并和输入的标签进行比较来初步评估模型，无监督学习不需要知道期望输出，自动适应连接权，按相似特征分组自动划分输出；强化学习：是有监督学习的特例，能够与环境进行互动，通过激励函数来调节连接权值。

原文来自于公众号：“AI产品经理社”，作者：长弓PM，未经允许禁止转载

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