神经网络是人工智能-bp人工神经网络模型 matlab代码

“机器人是否具有意识”这个问题一直是人们所争论的焦点之一，而在这其中，人工神经网络担当着不小的责任。

机器人、语音识别、人脸识别、自动驾驶……随着科技的发展，我们的身边正被人工智能所包围。与此同时，关于“机器人是否会有意识”的话题也渐渐受到人们的关注，一部分人认为未来的机器人将会拥有自我意识，还有一部分人则认为这是一个难以完成的任务。

说到“意识”的问题，人类之所以有意识，关键还是在于“生物大脑”存在。以此作比，机器人要想有意识，就得先有一个“大脑”，也就是所谓的“人工神经网络”。

什么是人工神经网络？

人工神经网络，常常简称为神经网络，是以计算机网络系统模拟生物神经系统的智能计算系统，是对人脑或自然神经网络的若干基本特性的抽象和模拟。简单地讲，人工神经网络就是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。

人工神经网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，其中神经网络是人工智能，这些节点就相当于生物大脑中的“神经元”。在生物大脑中，一个神经元通常具有多个树突、一个轴突，树突主要用来接受传入信息，而在轴突尾端的许多轴突末梢则跟其他神经元的树突产生连接，从而传递信号。这个连接的位置在生物学上叫做“突触”。

人工神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层，类比生物神经元，我们可以将输入层比作树突，而输出层比作神经元的轴突，而主要负责计算的隐藏层则可以比作细胞核。

在工作时，从本质上说，我们需要向人工神经网络提出大量的问题，并提供给它们答案，从而训练它们将问题与答案对接起来。这种方法叫做有监督学习，也是目前人工神经网络的主流学习方式，而该过程我们则称之为反向传播（backpropagation）。借助于足够多的「问题－答案」案例，储存在每个节点中的计算和权值就能慢慢进行调整。

人工神经网络的分类及特点

按照发展的历史递进划分，人工神经网络可分为三类：单层神经网络、两层神经网络和多层神经网络神经网络是人工智能，其典型代表分别为感知器、多层感知器和深度学习；按照模型分，人工神经网络的模型有近40种，包括反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。

不过，不管按照那个指标进行划分，从当前人工智能的发展情况来看，深度学习当属“龙头老大”，毕竟现在只要做个人工智能产品，动不动的就要运用深度学习算法对系统进行训练。而作为人工神经网络的佼佼者，按照神经网络的架构，深度学习有三大类，分别是：

循环神经网络（RNN）：是一种节点定向连接成环的人工神经网络。这种网络的内部状态可以展示动态时序行为，可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，这让它可以更容易处理如不分段的手写识别等。

卷积神经网络（CNN）：是层间随机相连的人工神经网络。其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，比如在模式分类领域，其避免了对图像的复杂前期预处理，从而可以直接输入原始图像。

深度神经网络（DNN）：层叠了多层网络的人工神经网络。

不管是对于哪种人工智能技术和人工智能产品，人工神经网络都是不可或缺的。至于各种原因，主要归咎于人工神经网络的三大优势：

第一，可自主学习。例如图像识别，只要先把许多不同的图像样板和对应的结果输入人工神经网络，其就会通过自主学习功能，慢慢学会识别类似的图像。

第二，可联想存储。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

第三，可高速寻找优化解。寻找一个复杂问题的优化解，人工往往需要很大的计算量，而利用一个针对某问题所设计的人工神经网络，便可发挥计算机的高速运算能力，很快找到优化解。

人工神经网络无处不在

作为一个人工智能产品的基层之一，人工神经网络的研究者还是不少的。其中，研究者包括谷歌、IBM、Facebook、百度等科技巨头，以及加州大学柏克莱分校研究团队、韩国浦项工科大学研究团队等小型团体。不过，总体来看，相比于国外的热火朝天，国内对于人工神经网络的研究还是有点落后的。

借助于人工神经网络，作曲、写作、下棋、开飞机、制定最优解决方案等等技能都已经被人工智能所掌控，图像识别、人脸识别、语音识别技术也是手到擒来，更是由此开拓了智能家居、智能医疗、智能出行等多个新兴行业。不过，就目前来讲，代表了人工网络神经最佳成绩的还属IBM的AI系统Watson，不仅是在知识上打败人类、为企业问题寻找最优解决方案，Watson还将自己的触角伸到了聊天机器人、智能医疗等多个领域，从各方面展现了人工神经网络的强大。

结语

目前，虽然人工神经网络的性能还没达到生物神经网络的那种高度，但是，哪怕只是现在的阶段，人工神经网络也已经带给人类太多的惊喜与便利。

此前，在The Big Talk的现场，来自康奈尔大学的Hod Lipson教授举了一个例子：他们设计了一个深度学习网络，输入大量的图片来训练这个深度网络准确识别狗和猫。令人惊讶的是，除了狗和猫，他们发现其中一个神经元竟然开始追踪人脸了，而这是当初程序中所没有设定的。由此，我们或许可以猜测，在经过历代变革后的未来，借助于人造神经网络，人工智能是能够具备独立意识的。