Brain-inspired learning in artificial neural networks: a review 人工神经网络中的脑启发学习：综述（12000字） 人工神经网络(ANNs...短期可塑性在几十毫秒到几分钟的范围内起作用，并且在对感觉刺激的短期适应和短期记忆形成中具有重要作用19。长期可塑性在几分钟到更长的时间内起作用，被认为是长期行为变化和记忆储存的主要过程之一20。...从神经科学中寻找解决方案，研究人员一直在探索脉冲神经网络(SNNs)作为人工神经网络的替代方案40。SNNs是一类人工神经网络，其设计更接近于生物神经元的行为。...该规则已被证明在神经回路的发育和可塑性中起着至关重要的作用，包括学习和记忆过程。STDP还被用作开发人工神经网络的基础，人工神经网络是用来模仿大脑的结构和功能的。...有了更现实的模型，我们可以从人工智能的新视角更深入地探索大脑计算的复杂性。 结论 在这篇综述中，我们研究了将更符合生物学原理的学习机制整合到人工神经网络中。
人工神经网络在AI中具有举足轻重的地位，除了找到最好的神经网络模型和训练数据集之外，人工神经网络的另一个挑战是如何在嵌入式设备上实现它，同时优化性能和功率效率。...平台上运行的神经网络。...然后使用此命令，可以验证网络结构与在 Matlab 中创建的结构是否匹配。 ?...特征提取部分是在 aDSP 中完成的，是 Elite 框架中音频路径拓扑中的一个定制模块。...小结 Snapdragon 平台和 Snapdragon 神经处理引擎SDK提供了强大的平台和工具，可以在低功耗和小规模的边缘设备上创建一个定制的人工神经网络。
当前大多数人工智能研究的核心问题是如何将算法泛化到不可见数据。 在机器学习的背景下，大多数模型都是建立在数据是i.i.d....泛化以重要的方式与记忆相互作用：其想法是，如果能从数据中提取出解意，便能获得比记忆更灵活、更浓缩的知识表示。在许多无监督的学习中，这已经成为了一项必要的任务，例如解纠缠表示学习。...这大大提高了深度网络权值的可解释性，是对训练示例的有效叠加。”—佩德罗·多明戈斯 多明戈斯认为，神经网络中的学习与基于核的方法有许多数学上的相似之处，如支持向量机。...在推理过程中，“被记住的”训练数据和由神经网络表示的非线性变换一起工作，将一个测试点与先前的数据进行比较，并根据核方法对其进行分类。...递归神经网络（RNNs）和长-短期记忆网络（LSTMs）是时间序列数据建模中最为流行的两种模型。
道法自然，久藏玄冥：神经网络的生理学背景 ---- 人工神经网络的生理学背景，也对人类认知的物理基础与工作机制做了简单的介绍，其要点如下： 思维过程是神经元的连接活动过程，由大量突触相互动态联系着的众多神经元协同作用来实现...image 一个青年才俊的意外死亡：神经元与感知器 ---- 神经网络的鼻祖感知器的基本原理，其要点如下： 人工神经网络的神经元用传递函数对输入的线性加权进行非线性处理以产生输出； 感知器是一种二分类的监督学习算法...image 各人自扫门前雪：径向基函数神经网络 ---- 径向基函数神经网络的基本原理，其要点如下： 径向基网络采用局部逼近方式，每个神经元只对特定的输入信号产生作用； 径向基网络的隐藏神经元使用径向基函数作为传递函数...image 水无至清，人莫至察：模糊神经网络 ---- 模糊神经网络的基本概念，其要点如下： 模糊神经网络是神经网络和模糊逻辑结合形成的混合智能系统； 模糊神经网络的输入信号、权重系数和输出信号全都是模糊集合...； 模糊神经网络的主要学习算法包括基于水平集的方法和基于遗传算法的方法； 模糊神经网络具有和传统神经网络类似的通用逼近特性。
前言 前面介绍的是循环神经网络， 这篇文章介绍的是长短记忆网络。...问题 标准循环网络的记忆差 转换矩阵必然削弱信号 需要一种可以在多个步骤中保持一些维度不变的结构 这个算是循环神经网络的一个升级，解决了循环神经网络致命的问题，梯度消失问题，对长距离会记不住信息...这个是长短记忆网络最核心部分，也叫记忆单元、状态单元，因为有了它就解决了记忆问题，也解决了消失问题。它就贯通神经网络节点，它的信息会没有阻断向前传播，更新也不会有任何消失。...下面那些都是通过ht-1和Xt，拼接成长的向量，下面的好几个门都是以它为输入的，所以说前面输入都是固定的，通过不同的输入输入到不同的网络中，得到不同的门。 ? ?...把内部复杂结构都去掉，其实就是循环神经网络，输入是Xt-1，输出是ht-1，是我们前面神经网络对应的状态，额外维护的是Ct，就是因为有了Ct才可以解决前面的梯度消失问题，长距离记忆问题。
翻译：陈之炎 标签：人工智能，记忆，泛化 “对不可见数据的泛化能力是机器学习的核心。” 当前大多数人工智能研究的核心问题是如何将算法泛化到不可见数据。...记忆和人工智能，Dall-E的记忆 泛化与训练数据的过拟合和欠拟合问题密切相关，其中过拟合是指由于噪声过大或信号过小的原因，从而无法解释数据。...这大大提高了深度网络权值的可解释性，是对训练示例的有效叠加。”—佩德罗·多明戈斯 多明戈斯认为，神经网络中的学习与基于核的方法有许多数学上的相似之处，如支持向量机。...在推理过程中，“被记住的”训练数据和由神经网络表示的非线性变换一起工作，将一个测试点与先前的数据进行比较，并根据核方法对其进行分类。...递归神经网络（RNNs）和长-短期记忆网络（LSTMs）是时间序列数据建模中最为流行的两种模型。
本研究基于长短期记忆人工神经网络模型（LSTM），研究单一城市PM10次日的变化趋势，为提高PM10浓度预测的精度提供了一种可能性。...我们提出了“双层长短期记忆人工神经网络模型（DLP1– LSTM model; DLP1, double-layer with previous ONE observed data）”（Figure1...；在对不同PM10浓度的污染预测中，对重度污染（> 100 g/m3)天气的预测效果最好。...在与其他模型的比较中，我们的DLP1– LSTM模型显示出明显优势（以广州为例，Figure3）。 ?...本研究利用DLP1– LSTM模型对大气颗粒物浓度的历史数据和其他可能的影响因子建立关系，以此来提高对其预报的准确性，对污染天气的防治具有重要意义。
虽然你可能会觉得这样说很奇怪，但这就是我对人工神经网络的定义。我们在这里所谈的生物学，基本上是研究大脑或者神经系统。人工智能模仿神经系统如何工作。由于大数据的加持，人工神经网络最近非常受欢迎。...本文对人工智能的解释没有办法做到面面俱到，但是我希望它能给你带来启发。现在，让我们一起先从一节讲述生物神经网络的速成课程开始，掌握它的术语，接着再进一步学习人工神经网络的术语。...神经元处理从感官输入中接收到的数据，并指示身体做事，比如将手从热炉中取出。将取出手这一部分称为动作输出。...ann-vs-bnn.jpg 上图基本上是生物神经网络与人工神经网络的比较。这个特定的人工神经网络有三层：输入层，中间层和输出层。...在我的下一篇博客中，我们将通过Scala中的神经网络的例子，深入探讨人工神经网络。
Igor Aizenberg 及其同事在 2000 年讨论人工神经网络（ANN）时首次使用了 “深度学习” 这一表达，尽管已经在 20 世纪 70 年代设计了人工神经元表示的原型，但在实践中受过训练并具有重大限制...例如， 如果我们看到马的图像， 视觉神经元 (放置在大脑皮层部分的一种特殊类型的神经元称为视觉皮层) 就会被激活， 并根据在我们的记忆中连接到应该是 "我看到一匹马"。...下一次大脑看到火时，大脑设置为 “学会不烧伤” 的一系列神经元被激活，并通过与杏仁核（我们的记忆所在的位置）合作，它将我们从新的危险中拯救出来。...Aneuron.png 神经网络简介 在实践中，单个人工神经元在解决问题方面毫无用处，因为它太简单了。...希望你现在熟悉人工神经网络的概念。 在下一个高级指南中，我们将了解如何构建和训练此类网络以解决分类问题。
来源：机器之心本文约2400字，建议阅读5分钟本文将介绍简单图神经网络（GNN）的基础知识及其内在工作原理背后的直观知识。 在社交网络分析等一些应用中，图神经网络已经得到了广泛的应用。...了解图神经网络 每个节点都有一组定义它的特征。在社交网络图的案例中，这些特征可以是年龄、性别、居住国家、政治倾向等。每条边连接的节点都可能具有相似的特征。这体现了这些节点之间的某种相关性或关系。...那么这个图看起来会是这样： 节点的顺序其实并不重要。 注：在实际运用中，尽量不要使用 one-hot 编码，因为节点的顺序可能会非常混乱。...现在，我们有节点的 one-hot 编码（或嵌入）了，接下来我们将神经网络引入这一混合信息中来实现对图的修改。...这个过程是在网络中的所有节点上并行执行的，因为 L+1 层的嵌入取决于 L 层的嵌入。因此，在实践中，我们并不需要从一个节点「移动」到另一节点就能执行消息传递。
人工神经网络 人工神经网络的概念 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是对一组输入信号和一组输出信号之间的关系进行建模，使用的模型来源于人类大脑对来自感觉输入的刺激是如何反应的理解...人工神经网络的构成与分类 常见的人工神经网就是这种三层人工神经网络模型，如果没有隐含层，那就是两层人工神经网络；如果有多层隐含层那就是多层人工神经网络。 小圆圈就是节点，相当于人脑的神经元。...如果网络中的输入信号在一个方向上传送，直达输出层，那么这样的网络成为前馈网络（feedforward network）。这是我们主要使用的B-P神经网络模型就是典型的前馈式神经网络模型。...简单实例 今天，主要使用人工神经网络的进行建模分析，涉及的R包是neuralnet和nnet两个包，函数名和包名是一样的。...在这个简单模型中，对于8个特征中的每一个特征都有一个输入节点，后面跟着一个单一的隐藏节点和一个单一的输出节点。每一个连接的权重也都被描绘出来，偏差想也被描绘出来（通过带有1的节点表示）。
概要：人工神经网络简称神经网络，是基于生物学中神经网络的基本原理。...一、人工神经网络的概念 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础...人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。...(3)、联想记忆功能和良好的容错性：人工神经网络通过自身的特有网络结构将处理的数据信息存储在神经元之间的权值中，具有联想记忆功能，从单一的某个权值并看不出其所记忆的信息内容，因而是分布式的存储形式，这就使得网络有很好的容错性...Hopfield神经网络就属于自联想记忆。由Kosko B.1988 年提出的双向联想记忆神经网络BAM(Bidirectional Associative Memory)属于异联想记忆。
问题描述 激活函数是深度学习，也是人工神经网络中一个十分重要的学习内容，对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有非常重要的作用。那么，激活函数的作用应该如何来理解呢？...tensorflow中可以用tf.nn.softmax()来调用。 Softmax函数的数学公式如下： ?...结语 简单来说，激活函数的作用就是能够给神经网络加入一些非线性因素，使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。...在神经网络中，隐藏层之间的输出大多需要通过激活函数来映射，在构建模型时，需要根据实际数据情况选择激活函数。...TensorFlow中的激活函数不止这4种，本文只是介绍最常用的4个，当然，其他激活函数大多是这几个激活函数的扩展变换形式。
然而在实际运用中，输入的数据间往往存在着强联系，特别是在自然语言处理中。...，而这种相关性往往能极大的提高网络对数据的处理效率以及准确率，因此我们在本节将引入一种具备新特性的神经网络叫recurrent neural network，这种网络能够将前后输入数据关联起来，从而大大提升网络对数据模式的识别...记忆”，它将把当前数据携带的信息代入到下一次的数据处理过程中，我们可以从下面的结构图来理解RNN: ?...对校验数据的检测中，最高准确率为85%，比我们以前采用的普通网络模型效果还要差一些。...其中原因在于，我们只考虑影评前500个单词，这个量太小，但我们又不能简单的把这个限制增大，因为SimpleRNN无法记忆过长的单词串，下一节我们将引入新类型的记忆性网络以便处理我们现在遇到的问题。
这是人工神经网络的主要特征。...与此同时，随着计算机技术的快速发展，计算机逐渐普及和广泛应用，也诞生了IBM、微软等一票大公司，与此同时，计算机程序中已有的工具库慢慢不够用了，上世纪80年代，美国物理学家Hopfield倡导大家重新回到人工神经网络找找办法...说到这儿，时间线就已经到了21世纪了，这个时候在CNN之外，又出现了深度前馈网络，正则化、稀疏编码、循环神经网络、递归神经网络、LSTM长短时记忆、图神经网络、脉冲神经网络、深度强化学习等等各种各样的新模型...再说一说启示，从人工神经网络的发展过程还是有很多启示留给我们的。...最后，毕竟人工智能也好，神经网络也好，都是人类科技树攀爬过程中的一些分支，还有很多其他学科需要同步发展才能真正让科技走入社会，变成可以解决问题的成果，借用辛顿说过的话，“... provided that
在各种任务中，当前的状态比人类要好，从象棋到人脸识别和物体识别。 但机器学习的许多方面远远落后于人类的表现。特别是，能够在重写不再有用的信息的同时，用最重要的知识不断更新自己的记忆。...这是一个重要的技能。世界提供了源源不断的数据来源，其中大部分与生存的棘手业务无关，而且大多数都无法在有限的记忆中存储。因此，人类和其他生物已经发展出了保留重要技能的方法，同时忘记无关紧要的技能。...这些人已经表明，生物系统用来学习和遗忘的方法也可以与人工神经网络一起工作。...这就是我们学习的方式——重复的神经元同步触发使得它们之间的联系变得更强和更难覆盖。 因此，Aljundi和co开发了一种方法来使人工神经网络以相同的方式工作。...他们说由此产生的网络有“记忆感知突触”。 他们已经把这个想法通过了一系列测试，在这些测试中，一个神经网络被训练去做一件事，然后给它一些数据来训练它去做别的事情。例如，一个训练识别花的网络就会显示鸟类。
前言 初学人工智能不久，今天碰上了人工神经网（ANN），开始学的时候很懵，一大堆理论、公式、推导…..作为一名小白，还是很痛苦的，不过经过摸索，大概了 解了什么是ANN，公式的推导以及一些其他问题...一、什么是神经网络 1.单层神经网络 首先以单层神经元为例解释人工神经元是如何工作的 ? x1,x2,…, xN：神经元的输入。...其算法基本思想为：在上述的前馈网络中，输入信号经输入层输入，通过隐层计算由输出层输出，输出值与标记值比较，若有误差，将误差反向由输出层向输入层传播，在这个过程中，利用梯度下降算法对神经元权值进行调整。...BP神经网络的优点： 非线性映射能力 泛化能力 容错能力，允许输入样本中带有较大误差甚至个别错误。...反应正确规律的知识来自全体样本，个别样本中的误差不能左右对权矩阵的调整 BP神经网络的缺陷： 需要的参数过多，而且参数的选择没有有效的方法。
作者：水奈樾人工智能爱好者 博客专栏：http://www.cnblogs.com/rucwxb/ 神经网络是从生物领域自然的鬼斧神工中学习智慧的一种应用。...人工神经网络（ANN）的发展经历的了几次高潮低谷，如今，随着数据爆发、硬件计算能力暴增、深度学习算法的优化，我们迎来了又一次的ANN雄起时代，以深度学习为首的人工神经网络，又一次走入人们的视野。...感知机模型perceptron 不再处理离散情况，而是连续的数值，学习时权值在变化，从而记忆存储学到的知识 神经元输入：类似于线性回归z =w1x1+w2x2 +⋯ +wnxn= wT・x（linear...threshold unit (LTU)） 神经元输出：激活函数，类似于二值分类，模拟了生物学中神经元只有激发和抑制两种状态。...所谓的深度神经网络，就是隐层数量多一些。
向量数据库：人工智能的长期记忆 翻译自 Vector Databases: Long-Term Memory for Artificial Intelligence 。...人工智能（例如ChatGPT）的作用类似于具有固有记忆的人去图书馆阅读每一本书。然而，当你问一个 AI 一个不在图书馆书中的问题时，它要么承认自己不知道，要么产生幻觉。...具体做法是将这些数据转换为所谓的“嵌入”（embeddings），然后将它们导入到向量数据库中。 虽然这个例子可能有些牵强附会，但在许多其他情境中同样适用。...在这个仓库中，每个项目（数据）都存储在一个盒子（向量）中，整齐地组织在多维空间的货架上。...向量数据库可以高效、准确地搜索和分析高维数据，这使它们对于开发强大、高效的人工智能系统至关重要。 推荐系统 在推荐系统中，向量数据库具有存储和推荐最符合用户兴趣和偏好的项目的关键功能。
一、人工神经网络的概念 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后...人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。...联想记忆功能和良好的容错性：人工神经网络通过自身的特有网络结构将处理的数据信息存储在神经元之间的权值中，具有联想记忆功能，从单一的某个权值并看不出其所记忆的信息内容，因而是分布式的存储形式，这就使得网络有很好的容错性...在神经网络中要获得存储的知识则采用“联想”的办法，这类似人类和动物的联想记忆。人类善于根据联想正确识别图形，人工神经网络也是这样。...ART模型 在神经网络学习中，当网络规模给定后，由权矩阵所能记忆的模式类别信息量总是有限的，新输入的模式样本必然会对已经记忆的模式样本产生抵消或遗忘，从而使网络的分类能力受到影响。
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