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    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與分析

    2019-08-04 09:35:38祝凌云
    科技傳播 2019年12期
    關(guān)鍵詞:基本原理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能

    祝凌云

    摘 要 人工智能主要研究機(jī)器行為、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器思維等。這些看起來很難做的事,在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展下變成可能。本文首先論述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的由來,研究生物神經(jīng)元的特點(diǎn),并引出人工神經(jīng)元模型及激活函數(shù);進(jìn)一步分析了幾種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),主要包括目前廣為應(yīng)用的反向傳播網(wǎng)絡(luò)、能夠有效避免局部最優(yōu)問題的徑向基網(wǎng)絡(luò)、以及能夠有效實(shí)現(xiàn)記憶功能的自適應(yīng)的諧振網(wǎng)絡(luò);最后總結(jié)了目前在計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理的實(shí)際應(yīng)用。

    關(guān)鍵詞 人工智能;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);基本原理;反向傳播

    中圖分類號 TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1674-6708(2019)237-0120-03

    近10年來取得重大技術(shù)突破的人工智能技術(shù),已經(jīng)以各種方式進(jìn)入到社會的方方面面,并起著舉足輕重的作用。目前世界各地關(guān)于該領(lǐng)域的研究都在如火如荼的開展,我國也在大力發(fā)展人工智能,并希望在2030年成為人工智能強(qiáng)國。許多中國公司已經(jīng)相繼發(fā)布了諸多高科技人工智能產(chǎn)品,如Tmall Genie X、iFlytek translator 2.0與智能音箱等。而人工智能的發(fā)展當(dāng)然也離不開它的核心技術(shù)——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[ 1 ]。

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為信息處理系統(tǒng),具有非線性、自適應(yīng)的特性。每個(gè)神經(jīng)元都處在興奮和抑制這兩種狀態(tài),因此,建立非線性關(guān)系是必須的。進(jìn)一步人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng),需要不斷在學(xué)習(xí)的過程優(yōu)化和迭代。在面對不同對象與環(huán)境時(shí),可將學(xué)習(xí)分為3類,分別為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。目前人們對某種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,主要是調(diào)整神經(jīng)元的閾值和權(quán)值,找到適當(dāng)?shù)闹?,可以提高神?jīng)網(wǎng)絡(luò)的效率,增加其容錯(cuò)性。

    1 基本原理

    人類自古就對大腦的結(jié)構(gòu)有著極大的興趣。研究發(fā)現(xiàn),人腦在傳遞信號的過程中,神經(jīng)元與神經(jīng)元之間的突觸結(jié)構(gòu)需要經(jīng)過電信號-化學(xué)信號-電信號的轉(zhuǎn)換,因此人腦信號的傳遞比計(jì)算機(jī)計(jì)算速度慢很多。但自1997年“人類腦計(jì)劃”啟動(dòng)以來,人們逐漸認(rèn)識到人腦在對外界做出反應(yīng)時(shí),反而比機(jī)器更快,究其根本是因?yàn)槿四X在不斷的學(xué)習(xí)與記憶使其無需繁瑣的機(jī)器計(jì)算,而是對記憶的搜尋與經(jīng)驗(yàn)的再現(xiàn)。因此,基于人腦信息處理機(jī)制的基本原理對設(shè)計(jì)人工神經(jīng)元,構(gòu)建神經(jīng)元之間的聯(lián)系組成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著重要意義。

    1.1 生物神經(jīng)元

    雖然人類還沒有掌握生物神經(jīng)元的功能與結(jié)構(gòu),目前所說的人工神經(jīng)元與生物神經(jīng)元之間也可能有很大的區(qū)別,但生物神經(jīng)元是人工神經(jīng)元的原型。因此對生物神經(jīng)元的學(xué)習(xí)很有必要。

    研究發(fā)現(xiàn)生物神經(jīng)元主要由兩部分組成,一是細(xì)胞體,二是突起。細(xì)胞體,包括核糖體內(nèi)質(zhì)網(wǎng),高爾基體等細(xì)胞器,可對信息即上一神經(jīng)元傳遞而來的沖動(dòng)進(jìn)行處理,從而使細(xì)胞膜電位發(fā)生改變。當(dāng)細(xì)胞膜電位超過某一閾值時(shí),細(xì)胞就會興奮,并由軸突傳遞給下一神經(jīng)元,否則細(xì)胞抑制無興奮傳遞。其中軸突是神經(jīng)元的信息輸出端,其末端也稱為神經(jīng)纖維,它可把興奮傳遞給下一個(gè)神經(jīng)元。

    上述的軸突為突起的種類之一,另一種則為樹突。樹突是神經(jīng)元較短的分支,數(shù)量較多,形如樹枝,可用于接收上億神經(jīng)元的刺激。上億神經(jīng)元的軸突與下一神經(jīng)元的樹突通過突觸相連形成生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

    1.2 人工神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型

    為了解決現(xiàn)實(shí)生活中的非線性問題,實(shí)踐過程中常引入激活函數(shù)[3]。在深度學(xué)習(xí)技術(shù)興起以前,Sigmoid函數(shù)是最為廣泛應(yīng)用的,目前常用的則是ReLU函數(shù)。主要是因?yàn)镽eLU函數(shù)計(jì)算簡單,速度快。尤其是在深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在反向傳播的過程求偏導(dǎo)數(shù)時(shí),Sigmoid函數(shù)導(dǎo)數(shù)會從0.25減小,當(dāng)模型層數(shù)較多的時(shí)候,就會出現(xiàn)梯度消失的現(xiàn)象,而ReLU的梯度恒為1,能有效避免梯度消失和梯度爆炸的問題。二者都是對神經(jīng)元電信號的一種模擬。公式如下:

    2 常見的幾種模型

    2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    BP即Back Propagation指的是反向傳播。反向BP網(wǎng)絡(luò)是目前使用最為廣泛的網(wǎng)絡(luò),它是深度學(xué)習(xí)核心訓(xùn)練算法的基礎(chǔ)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練就是先將信息前向傳遞,再反向傳播調(diào)整閾值和權(quán)值的過程。它是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí),未經(jīng)訓(xùn)練的模型輸出的結(jié)果與準(zhǔn)確值會有偏差。通過損失函數(shù)和代價(jià)函數(shù)來量化和計(jì)算實(shí)際輸出與標(biāo)簽之間的誤差指,再基于鏈?zhǔn)椒▌t采用梯度下降的算法,使得誤差收斂到最優(yōu)解即最小值。

    BP網(wǎng)絡(luò)的組成通常由輸入層,隱含層和輸出層3部分組成,各層神經(jīng)元之間全部相連,同一層神經(jīng)元?jiǎng)t無連接,其中復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中可含有多個(gè)隱含層。

    在信號向前傳播時(shí),信息經(jīng)輸入層傳入網(wǎng)絡(luò)中,其中每一個(gè)神經(jīng)元包括兩步操作:其一為數(shù)據(jù)的整合,主要是對每個(gè)信號的輸入乘以權(quán)重并求和之后,再加上閾值;其二為數(shù)據(jù)的處理,即將上述的結(jié)果輸入到激活函數(shù)中進(jìn)行非線性映射。訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)中,隱含層常抽象出物體的特征。如當(dāng)輸入一個(gè)漢字的圖像,隱含層可能表示的是這個(gè)字的某個(gè)組成部分,且中間的隱含層層數(shù)越多,它便可分層次的提取高級特征。最后利用誤差函數(shù)計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出與真實(shí)值的誤差,誤差函數(shù)值越小,表明結(jié)果越準(zhǔn)確。利用梯度下降和反向傳播的算法,可將損失反向傳播,進(jìn)而調(diào)整神經(jīng)元間的權(quán)值,通過不斷的迭代訓(xùn)練,達(dá)到優(yōu)化輸出的目的。

    2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    由于在實(shí)際訓(xùn)練過程中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在局部最優(yōu)的問題。1988年,人們提出了徑向基函數(shù)(radial basis function neural network, RBF),它也是一種前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過利用徑向基函數(shù),該網(wǎng)絡(luò)不僅解決了局部最優(yōu)的問題,而且實(shí)現(xiàn)了最佳逼近,節(jié)省了大量的訓(xùn)練時(shí)間。

    2.3 ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    自適應(yīng)共振理論(adaptive resonance theory)的提出,是為了解決傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中知識遺忘的問題。ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶內(nèi)容可隨學(xué)習(xí)的過程不斷增加,避免了遺忘。

    共振,也是模仿人類對圖像的識別與記憶。其主要過程如下,首先環(huán)境輸入模式,ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一個(gè)判斷的過程,以相似度的參考門限為準(zhǔn),與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)儲存的模式進(jìn)行比較。判斷結(jié)果即有相似的模式和無相似的模式。若有相似的模式,就選擇最相似的模式作為代表,并調(diào)整該模式的參數(shù),類似于共振,以強(qiáng)化并完善該模式的內(nèi)容。若無相似模式,只需新建此模式,并設(shè)置權(quán)值和閾值,讓環(huán)境再次輸入的相似模式能與之匹配。

    3 應(yīng)用

    3.1 計(jì)算機(jī)視覺

    計(jì)算機(jī)視覺,簡單的說就是讓計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣,從圖像中提取某些信息,讓計(jì)算機(jī)能夠看懂圖像。人類的視覺是一種感知。人們可以從自我的感覺中做出判斷,得出結(jié)論。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)基于現(xiàn)代心理物理學(xué)的研究成果,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對圖像進(jìn)行識別、檢測與處理[4]。在這過程中,攝像機(jī)代替人眼獲取圖像,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用算法模擬人腦。

    在某些方面,計(jì)算機(jī)視覺的表現(xiàn)突出,甚至能夠超越人類。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功不可沒,它具有優(yōu)秀的圖像處理技術(shù),如圖像分割、圖像平滑和邊緣銳化等;能夠根據(jù)灰度閾值將圖像分割;能夠?qū)⒁驗(yàn)閿z像機(jī)等設(shè)備自身原因造成的失真現(xiàn)象進(jìn)行平滑處理;還能夠給圖像中的各個(gè)物體勾勒出其邊緣的線條。

    但是在實(shí)際場景中,計(jì)算機(jī)視覺與其他技術(shù)和硬件,還不能夠完美的結(jié)合。例如,可移動(dòng)機(jī)器人在未知環(huán)境中,還未實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)的行為能力。

    3.2 自然語言處理。

    自然語言指的就是人類使用的語言。計(jì)算機(jī)科學(xué)家希望能夠讓人們從復(fù)雜計(jì)算機(jī)語言中解脫出來,實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)的自然語言通信[5]。研究自然語言處理,不僅可以促進(jìn)人與計(jì)算機(jī)的交流,提高人們的生活質(zhì)量;而且也能讓人類了解自己的語言特征。自然語言處理包括自然語言的理解和自然語言的生成。語言的理解就是對輸入的文本進(jìn)行對話處理、知識處理。語言的輸入可以是語音和文字的形式,這也利用了語音識別和計(jì)算機(jī)視覺的技術(shù)。語言的生成便是將處理的結(jié)果以自然語言表達(dá)出來。

    自然語言處理具有廣泛的應(yīng)用。例如iflytek translator 2.0、信息檢索系統(tǒng)。但是目前它還不能處理大規(guī)模的文本。自然語言處理面對的最大困難就是語言的不確定性,容易引起歧義。對語言的組成部分字符、詞組、句子,每一個(gè)都有多種含義。而一個(gè)含義又可用多種方式來表達(dá)。這不是僅僅研究語法或者開發(fā)程序可以解決的,人們在對話中往往是根據(jù)語境加以判斷。要克服句意理解的障礙,就必須研究人腦對語言的識別與判斷,使計(jì)算機(jī)能夠篩選出語境中有用的隱含信息,推理句子的指代和省略。

    4 結(jié)論

    自20世紀(jì)80年代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被提出以來,經(jīng)過無數(shù)科學(xué)家的深耕細(xì)作,使其目前得到了突破性進(jìn)展。本文主要介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、常見模型和應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿人腦運(yùn)作的網(wǎng)絡(luò),其中反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前運(yùn)用最為廣泛的一種,而自適應(yīng)諧振網(wǎng)絡(luò)和徑向基網(wǎng)絡(luò)二者相比于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也各有所長。最后介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等領(lǐng)域的應(yīng)用與挑戰(zhàn)。相信隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,它會給我們帶來更多的驚喜。

    參考文獻(xiàn)

    [1]王佳.計(jì)算機(jī)人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用瓶頸探賾[J].科技展望,2016,26(35):93-94.

    [2]朱大奇,史慧.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及應(yīng)用[M].合肥:安徽科技出版社,2006.

    [3]李航.統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法[M].北京:清華大學(xué)出版社,2012:6-8.

    [4]李超波,李洪均,徐晨.深度學(xué)習(xí)在圖像識別中的應(yīng)用[J].南通大學(xué)學(xué)報(bào),2018(1).

    [5]黃子良.深度學(xué)習(xí)應(yīng)用前景分析[J].通信與信息技術(shù),2017(3):54-56.

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