人工神經網絡是什么？結構是什么樣的？應用舉例

1.人工神經網絡是什么

人工神經網絡(ANN)是將人腦存在的神經墳塋進行數字化之后得到的理論模型，神經網絡的定義是一種由具有適應性的簡單單元組成的廣泛并行互連的網絡，能過模擬生物神經系統對真實世界物體所做出的交互反應，是人工智能領域的研究熱點。

2.人工神經網絡的結構

目前人工神經網絡的結構包含輸入層、隱藏層、輸出層。相關結構如圖。

輸入層負責接收外部的信息和數據;隱藏層負責對信息進行處理，不斷調整神經元之間的連接屬性，如權值、反饋等;輸出層負責對計算的結果進行輸出。其中，權值反映了單元間的連接強度;反饋反映了單元間的正負相關性，在單元間的連接關系中，通過這些信息反應出信息的處理過程。由于對整體結果的未知，在隱藏層的權值和反饋需要不斷地調整，最終達到最好的擬合的結果。

3.人工神經網絡的應用方向舉例

(1)人臉識別

人工神經網絡是人臉識別常用的方法。人臉識別以信息論為基礎，模擬人類大腦的邏輯思維過程對信息進行處理。傳統的人臉識別算法如PCA，在精度和特征等方面有一定不足。由于CNN有權值共享、神經元連接的特性，特別適合處理高維數據。

(2)智慧城市

智慧城市是在創新2.0時代提出的目標，致力于提升資源運用效率，改善市民生活質量。在智慧城市落地的過程中，需要利用人工智能處理大量的問題，如垃圾分類、闖紅燈檢測、景區人數控制等，而人工神經網絡可以通過數據的分析、信息的網絡式傳播，實現基于圖像或視頻的數據分析。

(3)經濟學預測

傳統的統計學方法因為有數據不變的局限性，難以對未來的變動進行預測。而人工神經網絡容易處理不完整的、規律不明顯的數據，所以在經濟學上使用人工神經網絡是對未來價格、風險進行評估和預測的更科學的依據。利用目標人群的人數、收入、地理位置等復雜多變的因素進行建模，從而得到相對穩定的收斂的結果。

(4)醫學領域

傳統的醫學數據由于需要將所有的臨床案例存儲，用分類的方法對癥下藥，所以對數據庫的大小要求很高。引入人工神經網絡后，可以有效地對案例模型進行分析和分類，提高了數據的組織能力。另外，對于案例中模糊的生物信號可以有效地還原[4]，有助于專家進行診斷。

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