【AI】人工智能复兴的推进器之神经网络

目录

一、神经网络的定义

二、神经网络的发展

2.1 初创期

2.2 低潮期

2.3 复兴期

2.4 深度学习期

三、LSTM（Long Short-Term Memory）

四、2个经典模型的案例

4.1 多层感知器（MLP）

4.2 卷积神经网络（CNN）

---

欢迎参考我之前的文章：

【AI】人工智能复兴的推进器之自然语言处理-CSDN博客

【AI】人工智能复兴的推进器之机器学习-CSDN博客（腾讯云社区收录）

一、神经网络的定义

神经网络是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量节点（或神经元）相互关联构成，每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这可以看作人工神经元的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

此外，根据网络的结构和运行方式，神经网络可以分为前馈神经网络和反馈神经网络。前馈神经网络中，当前层的输入只依赖于前一层的节点输出，与更早的网络输出状态无关。而在反馈神经网络中，输出会被一步时移再接入到输入层，输入不仅仅取决于上一层节点的输出。

二、神经网络的发展

神经网络的发展路径可以大致分为以下几个阶段：

2.1 初创期

1. 1943年，心理学家Warren McCulloch和数学家Walter Pitts提出了MP模型，这是第一个用数理语言描述脑功能的神经元网络模型，标志着神经网络研究的开始。
2. 1949年，心理学家Donald Hebb提出了Hebb学习规则，为神经网络的学习算法奠定了基础。

2.2 低潮期

在1969年，人工智能的创始人Marvin Minsky和Seymour Papert出版了《Perceptrons》一书，指出简单的线性感知机无法解决异或等线性不可分问题，这一论断使神经网络的研究陷入了近20年的低潮期。

当然，尽管Minsky和Papert的论断对神经网络的研究造成了负面影响，但他们的批评也促使了神经网络研究的深入思考和改进。在随后的年代里，一些研究人员开始探索多层感知器（MLP）和其他更复杂的神经网络结构，以克服简单感知器的局限性。这些努力为神经网络的复兴奠定了基础。

在低潮期间，仍然有一些重要的工作在进行。例如，1972年，芬兰的Kohonen T.教授提出了自组织神经网络SOM（Self-Organizing feature map），这是一种无导师学习网络，主要用于模式识别、语音识别及分类问题。这种学习训练方式可以在不知道有哪些分类类型存在时，用作提取分类信息的一种训练。SOM网络为后来的神经网络发展提供了重要的思路和方法。

2.3 复兴期

1. 1982年，美国物理学家John Hopfield提出了Hopfield网络模型，引入了“计算能量”的概念，给出了网络稳定性判据，为神经网络的复兴奠定了基础。
2. 1986年，David Rumelhart和James McClelland等人提出了BP（Back Propagation）算法，即反向传播算法，解决了多层神经网络的学习问题，使得神经网络的训练变得更加有效。

2.4 深度学习期

1. 2006年，Hinton等人提出了深度学习的概念，通过逐层预训练的方式解决了深度神经网络难以训练的问题，开启了深度学习的时代。
2. 随着计算机硬件的发展，尤其是GPU的出现，使得大规模神经网络的训练成为可能，深度学习开始广泛应用于各个领域。

神经网络已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。未来，随着硬件设备的进一步发展以及算法的不断优化，神经网络将会在更多的领域发挥更大的作用。同时，对于神经网络的解释性、可解释性以及安全性等方面的研究也将成为未来的重要方向。

此外，LSTM也是不得不提及的信息点。

LSTM是一种特殊的RNN（循环神经网络），由Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出，并在后续工作中得到了许多人的改进和推广。它是为了解决一般RNN存在的长期依赖问题而专门设计的。传统的RNN在处理长序列数据时可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，使得模型无法有效地学习长期依赖关系。相比之下，LSTM通过引入记忆单元和门控机制，能够有选择地保留重要信息并遗忘不重要的信息，从而有效地学习并处理长序列数据中的长期依赖关系。

LSTM在许多应用中都表现出色，尤其是那些需要处理时间序列数据或具有长期依赖关系的任务，如语音识别、文本生成、机器翻译等。它的成功也推动了其他类似变体的发展，如GRU（门控循环单元）等。

三、LSTM（Long Short-Term Memory）

还是要把LSTM单独阐述一下。LSTM，在神经网络知识体系中具有重要的地位，它是一种特殊类型的RNN（循环神经网络），被设计用来解决长期依赖问题。以下是LSTM在神经网络知识体系中的几个重要方面：

1. 解决长期依赖问题：传统的RNN在处理长序列数据时可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，使得模型无法有效地学习长期依赖关系。LSTM通过引入记忆单元和门控机制，能够有选择地保留重要信息并遗忘不重要的信息，从而有效地学习并处理长序列数据中的长期依赖关系。
2. 推动循环神经网络的发展：LSTM的成功推动了循环神经网络领域的发展，并启发了其他类似变体的发展，如GRU（门控循环单元）等。这些变体在保持LSTM的核心思想的同时，对结构和计算进行了优化，进一步提高了模型的性能。
3. 广泛的应用领域：LSTM在许多应用中都表现出色，尤其是那些需要处理时间序列数据或具有长期依赖关系的任务，如语音识别、文本生成、机器翻译等。它的成功应用证明了其在处理复杂序列数据方面的有效性。
4. 为深度学习奠定基础：随着深度学习的发展，LSTM等循环神经网络结构成为了深度学习模型的重要组成部分。它们与其他深度学习技术（如卷积神经网络、自编码器等）相结合，构建出更加强大和复杂的深度学习模型，进一步推动了人工智能领域的发展。

具体包括什么内容呢，LSTM通过引入“单元状态”和三个门控机制：输入门、遗忘门和输出门，LSTM能够选择性地保留或遗忘信息，从而有效地学习并处理长序列数据中的长期依赖关系。

1. 单元状态（Cell State）。单元状态是LSTM中的核心部分，它负责信息的传递。与RNN中的隐藏状态不同，单元状态在LSTM中是相对稳定的，它可以在序列中长时间传递信息而不受到太大的干扰。单元状态就像一个传送带，它贯穿于整个链条，使得信息可以在序列的起始位置一直传递到序列的结束位置。这种机制使得LSTM能够有效地处理长期依赖关系。
2. 输入门（Input Gate）。输入门负责决定哪些新信息会被加入到单元状态中。它接收当前的输入和前一个隐藏状态作为输入，通过sigmoid函数计算出一个0到1之间的值，这个值表示新信息的保留程度。同时，输入门还通过一个tanh函数计算出一个新的候选值，这个候选值表示新信息的具体内容。然后，输入门将sigmoid函数的输出与tanh函数的输出相乘，得到的结果就是实际加入到单元状态中的新信息。
3. 遗忘门（Forget Gate）。遗忘门负责决定哪些旧信息会被从单元状态中遗忘。它同样接收当前的输入和前一个隐藏状态作为输入，通过sigmoid函数计算出一个0到1之间的值，这个值表示旧信息的保留程度。然后，遗忘门将这个值与上一个时刻的单元状态相乘，得到的结果就是实际保留的旧信息。通过遗忘门，LSTM能够选择性地遗忘不重要的信息，从而避免信息的冗余和干扰。
4. 输出门（Output Gate）。输出门负责决定哪些信息会被输出到隐藏状态中。它首先通过sigmoid函数计算出一个0到1之间的值，这个值表示信息的输出程度。然后，输出门将这个值与经过tanh函数处理的单元状态相乘，得到的结果就是实际输出的隐藏状态。通过输出门，LSTM能够选择性地输出重要的信息，从而提供给下一层的网络使用。

LSTM通过引入单元状态和三个门控机制，有效地解决了RNN在处理长序列数据时遇到的长期依赖问题。这种设计使得LSTM能够在许多任务中表现出色，尤其是那些需要处理时间序列数据或具有长期依赖关系的任务。

四、2个经典模型的案例

下面我将介绍两种非常流行的神经网络模型，并提供用Python实现的简单代码片段，以帮助您快速理解神经网络。

4.1 多层感知器（MLP）

多层感知器是一种前馈神经网络，由多个全连接层组成。它是最简单的神经网络形式之一，适用于各种分类和回归任务。

下面是一个使用Python和Keras库实现多层感知器的示例代码：

from keras.models import Sequential  
from keras.layers import Dense  
  
# 定义模型结构  
model = Sequential()  
model.add(Dense(16, input_dim=10, activation='relu'))  # 输入层，10个输入神经元，16个隐藏神经元  
model.add(Dense(8, activation='relu'))  # 隐藏层，8个神经元  
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # 输出层，1个输出神经元  
  
# 编译模型  
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])  
  
# 训练模型（这里仅作示例，实际训练需要使用真实数据）  
# X_train, y_train = ...  # 训练数据和标签  
# model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

4.2 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它通过卷积层和池化层来提取图像的特征，并使用全连接层进行分类或回归。

下面是一个使用Python和Keras库实现卷积神经网络的示例代码：

from keras.models import Sequential  
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense  
  
# 定义模型结构  
model = Sequential()  
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))  # 卷积层，32个卷积核，大小为3x3  
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))  # 池化层，2x2的池化窗口  
model.add(Flatten())  # 扁平化层，将二维特征图转换为一维向量  
model.add(Dense(128, activation='relu'))  # 全连接层，128个神经元  
model.add(Dense(10, activation='softmax'))  # 输出层，10个输出神经元（假设有10个类别）  
  
# 编译模型  
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])  
  
# 训练模型（这里仅作示例，实际训练需要使用真实数据）  
# X_train, y_train = ...  # 训练数据和标签（注意输入数据的维度要与模型的输入匹配）  
# model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

这些代码片段只是神经网络的简单示例，实际的神经网络可能会更加复杂，包括更多的层和更复杂的结构。但是通过这些示例，您可以了解神经网络的基本构建块和训练过程。