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神經(jīng)網(wǎng)絡技術演變

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是由大量的簡單基本元件—神經(jīng)元相互聯(lián)接而成的自適應非線性動態(tài)系統(tǒng)。每個神經(jīng)元的結(jié)構和功能比較簡單,但大量神經(jīng)元組合產(chǎn)生的系統(tǒng)行為卻非常復雜。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結(jié)構模仿人腦,反映了人腦功能的若干基本特性,能夠自身適應環(huán)境、總結(jié)規(guī)律、完成某種



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人工神經(jīng)網(wǎng)絡是由大量的簡單基本元件—神經(jīng)元相互聯(lián)接而成的自適應非線性動態(tài)系統(tǒng)。每個神經(jīng)元的結(jié)構和功能比較簡單,但大量神經(jīng)元組合產(chǎn)生的系統(tǒng)行為卻非常復雜。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結(jié)構模仿人腦,反映了人腦功能的若干基本特性,能夠自身適應環(huán)境、總結(jié)規(guī)律、完成某種運算、識別或過程控制。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有并行處理特征,可以大大提高工作速度。




1943年,心理學家W·Mcculloch和數(shù)理邏輯學家W·Pitts在分析、總結(jié)神經(jīng)元基本特性的基礎上首先提出神經(jīng)元的數(shù)學模型。此模型沿用至今,并且直接影響著這一領域研究的進展。因而,他們兩人可稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究的先驅(qū)。1945年馮·諾依曼領導的設計小組試制成功存儲程序式電子計算機,標志著電子計算機時代的開始。

1948年,他在研究工作中比較了人腦結(jié)構與存儲程序式計算機的根本區(qū)別,提出了以簡單神經(jīng)元構成的再生自動機網(wǎng)絡結(jié)構。但是,由于指令存儲式計算機技術的發(fā)展非常迅速,迫使他放棄了神經(jīng)網(wǎng)絡研究的新途徑,繼續(xù)投身于指令存儲式計算機技術的研究,并在此領域作出了巨大貢獻。雖然,馮·諾依曼的名字是與普通計算機聯(lián)系在一起的,但他也是人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究的先驅(qū)之一。

50年代末,F(xiàn)·Rosenblatt設計制作了“感知機”,它是一種多層的神經(jīng)網(wǎng)絡。這項工作首次把人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究從理論探討付諸工程實踐。當時,世界上許多實驗室仿效制作感知機,分別應用于文字識別、聲音識別、聲納信號識別以及學習記憶問題的研究。然而,這次人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究高潮未能持續(xù)很久,許多人陸續(xù)放棄了這方面的研究工作,這是因為當時數(shù)字計算機的發(fā)展處于全盛時期,許多人誤以為數(shù)字計算機可以解決人工智能、模式識別、專家系統(tǒng)等方面的一切問題,使感知機的工作得不到重視;其次,當時的電子技術工藝水平比較落后,主要的元件是電子管或晶體管,利用它們制作的神經(jīng)網(wǎng)絡體積龐大,價格昂貴,要制作在規(guī)模上與真實的神經(jīng)網(wǎng)絡相似是完全不可能的;另外,在1968年一本名為《感知機》的著作中指出線性感知機功能是有限的,它不能解決如異或這樣的基本問題,而且多層網(wǎng)絡還不能找到有效的計算方法,這些論點促使大批研究人員對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的前景失去信心。60年代末期,人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究進入了低潮。

另外,在60年代初期,Widrow提出了自適應線性元件網(wǎng)絡,這是一種連續(xù)取值的線性加權求和閾值網(wǎng)絡。后來,在此基礎上發(fā)展了非線性多層自適應網(wǎng)絡。當時,這些工作雖未標出神經(jīng)網(wǎng)絡的名稱,而實際上就是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型。隨著人們對感知機興趣的衰退,神經(jīng)網(wǎng)絡的研究沉寂了相當長的時間。

80年代初期,模擬與數(shù)字混合的超大規(guī)模集成電路制作技術提高到新的水平,完全付諸實用化,此外,數(shù)字計算機的發(fā)展在若干應用領域遇到困難。這一背景預示,向人工神經(jīng)網(wǎng)絡尋求出路的時機已經(jīng)成熟。美國的物理學家Hopfield于1982年和1984年在美國科學院院刊上發(fā)表了兩篇關于人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究的論文,引起了巨大的反響。人們重新認識到神經(jīng)網(wǎng)絡的威力以及付諸應用的現(xiàn)實性。隨即,一大批學者和研究人員圍繞著Hopfield提出的方法展開了進一步的工作,形成了80年代中期以來人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究熱潮。

神經(jīng)網(wǎng)絡的云集成模式還不是很成熟,應該有發(fā)展?jié)摿Γ窠?jīng)網(wǎng)絡有自己的硬傷,不知道能夠達到怎樣的效果,所以決策支持系統(tǒng)中并不是很熱門,但是神經(jīng)網(wǎng)絡無視過程的優(yōu)點也是無可替代的,云網(wǎng)絡如果能夠?qū)ι窠?jīng)網(wǎng)絡提供一個互補的輔助決策以控制誤差的話,也許就能使神經(jīng)網(wǎng)絡成熟起來人工神經(jīng)網(wǎng)絡產(chǎn)生的背景自古以來,關于人類智能本源的奧秘,一直吸引著無數(shù)哲學家和自然科學家的研究熱情。

生物學家、神經(jīng)學家經(jīng)過長期不懈的努力,通過對人腦的觀察和認識,認為人腦的智能活動離不開腦的物質(zhì)基礎,包括它的實體結(jié)構和其中所發(fā)生的各種生物、化學、電學作用,并因此建立了神經(jīng)元網(wǎng)絡理論和神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構理論,而神經(jīng)元理論又是此后神經(jīng)傳導理論和大腦功能學說的基礎。在這些理論基礎之上,科學家們認為,可以從仿制人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構和功能出發(fā),研究人類智能活動和認識現(xiàn)象。另一方面,19世紀之前,無論是以歐氏幾何和微積分為代表的經(jīng)典數(shù)學,還是以牛頓力學為代表的經(jīng)典物理學,從總體上說,這些經(jīng)典科學都是線性科學。然而,客觀世界是如此的紛繁復雜,非線性情況隨處可見,人腦神經(jīng)系統(tǒng)更是如此。復雜性和非線性是連接在一起的,因此,對非線性科學的研究也是我們認識復雜系統(tǒng)的關鍵。為了更好地認識客觀世界,我們必須對非線性科學進行研究。人工神經(jīng)網(wǎng)絡作為一種非線性的、與大腦智能相似的網(wǎng)絡模型,就這樣應運而生了。所以,人工神經(jīng)網(wǎng)絡的創(chuàng)立不是偶然的,而是20世紀初科學技術充分發(fā)展的產(chǎn)物。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究始于40年代初。半個世紀以來,經(jīng)歷了興起、高潮與蕭條、高潮及穩(wěn)步發(fā)展的遠為曲折的道路。1943年,心理學家W.S.Mcculloch和數(shù)理邏輯學家W.Pitts提出了M—P模型,這是第一個用數(shù)理語言描述腦的信息處理過程的模型,雖然神經(jīng)元的功能比較弱,但它為以后的研究工作提供了依據(jù)。

1949年,心理學家提出突觸聯(lián)系可變的假設,根據(jù)這一假設提出的學習規(guī)律為神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法奠定了基礎。1957年,計算機科學家Rosenblatt提出了著名的感知機模型,它的模型包含了現(xiàn)代計算機的一些原理,是第一個完整的人工神經(jīng)網(wǎng)絡,第一次把神經(jīng)網(wǎng)絡研究付諸工程實現(xiàn)。由于可應用于模式識別,聯(lián)想記憶等方面,當時有上百家實驗室投入此項研究,美國軍方甚至認為神經(jīng)網(wǎng)絡工程應當比“原子彈工程”更重要而給予巨額資助,并在聲納信號識別等領域取得一定成績。

1960年,B.Windrow和E.Hoff提出了自適應線性單元,它可用于自適應濾波、預測和模式識別。至此,人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究工作進入了第一個高潮。

1969年,美國著名人工智能學者M.Minsky和S.Papert編寫了影響很大的Perceptron一書,從理論上證明單層感知機的能力有限,諸如不能解決異或問題,而且他們推測多層網(wǎng)絡的感知機能力也不過如此,他們的分析恰似一瓢冷水,很多學者感到前途渺茫而紛紛改行,原先參與研究的實驗室紛紛退出,在這之后近10年,神經(jīng)網(wǎng)絡研究進入了一個緩慢發(fā)展的蕭條期。這期間,芬蘭學者T.Kohonen提出了自組織映射理論,反映了大腦神經(jīng)細胞的自組織特性、記憶方式以及神經(jīng)細胞興奮刺激的規(guī)律;美國學者S.A.Grossberg的自適應共振理論(ART);日本學者K.Fukushima提出了認知機模型;ShunIchimari則致力于神經(jīng)網(wǎng)絡有關數(shù)學理論的研究等,這些研究成果對以后的神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展產(chǎn)生了重要影響。美國生物物理學家J.J.Hopfield于1982年、1984年在美國科學院院刊發(fā)表的兩篇文章,有力地推動了神經(jīng)網(wǎng)絡的研究,引起了研究神經(jīng)網(wǎng)絡的又一次熱潮。

1982年,他提出了一個新的神經(jīng)網(wǎng)絡模型——hopfield網(wǎng)絡模型。他在這種網(wǎng)絡模型的研究中,首次引入了網(wǎng)絡能量函數(shù)的概念,并給出了網(wǎng)絡穩(wěn)定性的判定依據(jù)。1984年,他又提出了網(wǎng)絡模型實現(xiàn)的電子電路,為神經(jīng)網(wǎng)絡的工程實現(xiàn)指明了方向,他的研究成果開拓了神經(jīng)網(wǎng)絡用于聯(lián)想記憶的優(yōu)化計算的新途徑,并為神經(jīng)計算機研究奠定了基礎。

1984年Hinton等人將模擬退火算法引入到神經(jīng)網(wǎng)絡中,提出了Boltzmann機網(wǎng)絡模型,BM網(wǎng)絡算法為神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化計算提供了一個有效的方法。

1986年,D.E.Rumelhart和J.LMcclelland提出了誤差反向傳播算法,成為至今為止影響很大的一種網(wǎng)絡學習方法。

1987年美國神經(jīng)計算機專家R.Hecht—Nielsen提出了對向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡,該網(wǎng)絡具有分類靈活,算法簡練的優(yōu)點,可用于模式分類、函數(shù)逼近、統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)壓縮等領域。

1988年L.Ochua等人提出了細胞神經(jīng)網(wǎng)絡模型,它在視覺初級加工上得到了廣泛應用。為適應人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展,1987年成立了國際神經(jīng)網(wǎng)絡學會,并決定定期召開國際神經(jīng)網(wǎng)絡學術會議。1988年1月NeuralNetwork創(chuàng)刊。1990年3月IEEETransactiononNeuralNetwork問世。

我國于1990年12月在北京召開了首屆神經(jīng)網(wǎng)絡學術大會,并決定以后每年召開一次。1991年在南京成立了中國神經(jīng)網(wǎng)絡學會。IEEE與INNS聯(lián)合召開的IJCNN92已在北京召開。這些為神經(jīng)網(wǎng)絡的研究和發(fā)展起了推波助瀾的作用,人工神經(jīng)網(wǎng)絡步入了穩(wěn)步發(fā)展的時期。

90年代初,諾貝爾獎獲得者Edelman提出了Darwinism模型,建立了神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)理論。同年,Aihara等在前人推導和實驗的基礎上,給出了一個混沌神經(jīng)元模型,該模型已成為一種經(jīng)典的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡模型,該模型可用于聯(lián)想記憶。Wunsch在90OSA年會上提出了一種AnnualMeeting,用光電執(zhí)行ART,學習過程有自適應濾波和推理功能,具有快速和穩(wěn)定的學習特點。

1991年,Hertz探討了神經(jīng)計算理論,對神經(jīng)網(wǎng)絡的計算復雜性分析具有重要意義;Inoue等提出用耦合的混沌振蕩子作為某個神經(jīng)元,構造混沌神經(jīng)網(wǎng)絡模型,為它的廣泛應用前景指明了道路。1992年,Holland用模擬生物進化的方式提出了遺傳算法,用來求解復雜優(yōu)化問題。

1993年方建安等采用遺傳算法學習,研究神經(jīng)網(wǎng)絡控制器獲得了一些結(jié)果。1994年Angeline等在前人進化策略理論的基礎上,提出一種進化算法來建立反饋神經(jīng)網(wǎng)絡,成功地應用到模式識別,自動控制等方面;廖曉昕對細胞神經(jīng)網(wǎng)絡建立了新的數(shù)學理論和方法,得到了一系列結(jié)果。HayashlY根據(jù)動物大腦中出現(xiàn)的振蕩現(xiàn)象,提出了振蕩神經(jīng)網(wǎng)絡。

1995年Mitra把人工神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊邏輯理論、生物細胞學說以及概率論相結(jié)合提出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡,使得神經(jīng)網(wǎng)絡的研究取得了突破性進展。Jenkins等人研究光學神經(jīng)網(wǎng)絡,建立了光學二維并行互連與電子學混合的光學神經(jīng)網(wǎng)絡,它能避免網(wǎng)絡陷入局部最小值,并最后可達到或接近最理想的解;SoleRV等提出流體神經(jīng)網(wǎng)絡,用來研究昆蟲社會,機器人集體免疫系統(tǒng),啟發(fā)人們用混沌理論分析社會大系統(tǒng)。

1996年,ShuaiJW’等模擬人腦的自發(fā)展行為,在討論混沌神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎上提出了自發(fā)展神經(jīng)網(wǎng)絡。1997、1998年董聰?shù)葎?chuàng)立和完善了廣義遺傳算法,解決了多層前向網(wǎng)絡的最簡拓樸構造問題和全局最優(yōu)逼近問題。

2006年之后的進展人們用CMOS創(chuàng)造了用于生物物理模擬和神經(jīng)形態(tài)計算的計算設備。最新的研究顯示了用于大型主成分分析和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的納米設備具有良好的前景。如果成功的話,這會創(chuàng)造出一種新的神經(jīng)計算設備,因為它依賴于學習而不是編程,并且它從根本上就是模擬的而不是數(shù)字化的,雖然它的第一個實例可能是數(shù)字化的CMOS設備。

在2009到2012年之間,Jürgen Schmidhuber在Swiss AI LabIDSIA的研究小組研發(fā)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡和深前饋神經(jīng)網(wǎng)絡贏得了8項關于模式識別和機器學習的國際比賽。例如,Alex Gravesetal.的雙向、多維的LSTM贏得了2009年ICDAR的3項關于連筆字識別的比賽,而且之前并不知道關于將要學習的3種語言的信息。IDSIA的DanCiresan和同事根據(jù)這個方法編寫的基于GPU的實現(xiàn)贏得了多項模式識別的比賽,包括IJCNN2011交通標志識別比賽等等。他們的神經(jīng)網(wǎng)絡也是第一個在重要的基準測試中(例如IJCNN2012交通標志識別和NYU的揚·勒丘恩(Yann LeCun)的MNIST手寫數(shù)字問題)能達到或超過人類水平的人工模式識別器。

類似1980年Kunihiko Fukushima發(fā)明的neocognitron和視覺標準結(jié)構(由DavidH.Hubel和Torsten Wiesel在初級視皮層中發(fā)現(xiàn)的那些簡單而又復雜的細胞啟發(fā))那樣有深度的、高度非線性的神經(jīng)結(jié)構可以被多倫多大學杰弗里·辛頓實驗室的非監(jiān)督式學習方法所訓練。

2012年,神經(jīng)網(wǎng)絡出現(xiàn)了快速的發(fā)展,主要原因在于計算技術的提高,使得很多復雜的運算變得成本低廉。以Alex Net為標志,大量的深度網(wǎng)絡開始出現(xiàn)。

2014年出現(xiàn)了殘差神經(jīng)網(wǎng)絡,該網(wǎng)絡極大解放了神經(jīng)網(wǎng)絡的深度限制,出現(xiàn)了深度學習的概念。構成典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有以下三個部分:1、結(jié)構(Architecture)結(jié)構指定了網(wǎng)絡中的變量和它們的拓撲關系。例如,神經(jīng)網(wǎng)絡中的變量可以是神經(jīng)元連接的權重(weights)和神經(jīng)元的激勵值(activities of the neurons)。2、激勵函數(shù)(Activation Rule)大部分神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有一個短時間尺度的動力學規(guī)則,來定義神經(jīng)元如何根據(jù)其他神經(jīng)元的活動來改變自己的激勵值。一般激勵函數(shù)依賴于網(wǎng)絡中的權重(即該網(wǎng)絡的參數(shù))。3、學習規(guī)則(Learning Rule)學習規(guī)則指定了網(wǎng)絡中的權重如何隨著時間推進而調(diào)整。這一般被看做是一種長時間尺度的動力學規(guī)則。一般情況下,學習規(guī)則依賴于神經(jīng)元的激勵值。它也可能依賴于監(jiān)督者提供的目標值和當前權重的值。例如,用于手寫識別的一個神經(jīng)網(wǎng)絡,有一組輸入神經(jīng)元。輸入神經(jīng)元會被輸入圖像的數(shù)據(jù)所激發(fā)。在激勵值被加權并通過一個函數(shù)(由網(wǎng)絡的設計者確定)后,這些神經(jīng)元的激勵值被傳遞到其他神經(jīng)元。這個過程不斷重復,直到輸出神經(jīng)元被激發(fā)。最后,輸出神經(jīng)元的激勵值決定了識別出來的是哪個字母。


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