神經網路演算法可以解決嗎

1. 機器學習之人工神經網路演算法

機器學習中有一個重要的演算法，那就是人工神經網路演算法，聽到這個名稱相信大家能夠想到人體中的神經。其實這種演算法和人工神經有一點點相似。當然，這種演算法能夠解決很多的問題，因此在機器學習中有著很高的地位。下面我們就給大家介紹一下關於人工神經網路演算法的知識。
1.神經網路的來源
我們聽到神經網路的時候也時候近一段時間，其實神經網路出現有了一段時間了。神經網路的誕生起源於對大腦工作機理的研究。早期生物界學者們使用神經網路來模擬大腦。機器學習的學者們使用神經網路進行機器學習的實驗，發現在視覺與語音的識別上效果都相當好。在BP演算法誕生以後，神經網路的發展進入了一個熱潮。
2.神經網路的原理
那麼神經網路的學習機理是什麼？簡單來說，就是分解與整合。一個復雜的圖像變成了大量的細節進入神經元，神經元處理以後再進行整合，最後得出了看到的是正確的結論。這就是大腦視覺識別的機理，也是神經網路工作的機理。所以可以看出神經網路有很明顯的優點。
3.神經網路的邏輯架構
讓我們看一個簡單的神經網路的邏輯架構。在這個網路中，分成輸入層，隱藏層，和輸出層。輸入層負責接收信號，隱藏層負責對數據的分解與處理，最後的結果被整合到輸出層。每層中的一個圓代表一個處理單元，可以認為是模擬了一個神經元，若干個處理單元組成了一個層，若干個層再組成了一個網路，也就是」神經網路」。在神經網路中，每個處理單元事實上就是一個邏輯回歸模型，邏輯回歸模型接收上層的輸入，把模型的預測結果作為輸出傳輸到下一個層次。通過這樣的過程，神經網路可以完成非常復雜的非線性分類。
4.神經網路的應用。
圖像識別領域是神經網路中的一個著名應用，這個程序是一個基於多個隱層構建的神經網路。通過這個程序可以識別多種手寫數字，並且達到很高的識別精度與擁有較好的魯棒性。可以看出，隨著層次的不斷深入，越深的層次處理的細節越低。但是進入90年代，神經網路的發展進入了一個瓶頸期。其主要原因是盡管有BP演算法的加速，神經網路的訓練過程仍然很困難。因此90年代後期支持向量機演算法取代了神經網路的地位。
在這篇文章中我們大家介紹了關於神經網路的相關知識，具體的內容就是神經網路的起源、神經網路的原理、神經網路的邏輯架構和神經網路的應用，相信大家看到這里對神經網路知識有了一定的了解，希望這篇文章能夠幫助到大家。

2. 神經網路演算法可以求最優解嘛

神經網路可以做優化問題，但不一定能找到最優解。

邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。

直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，忽然間產生的想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點：

1、信息是通過神經元上的興奮模式分布存儲在網路上。

2、信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。

神經網路：

思維學普遍認為，人類大腦的思維分為抽象（邏輯）思維、形象（直觀）思維和靈感（頓悟）思維三種基本方式。

人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。

3. 如何利用人工神經網路或遺傳演算法解決實際問題

來自<神經網路之家>nnetinfo

目前可以做的一般有:

1. 分類.

2. 函數擬合

3. 壓縮.

4. 圖象識別

等等, 其實說到底,所有的都能歸於第2點--函數擬合.

一般如果輸入與輸出是有強烈關系的,網路都能找得到這個關系.例如病人的特徵作為輸入,判斷這個是否為病人,一般都是可以的.業務背景知識強,才能把神經網路運用到實際中.

另外,還需要把實現問題轉換為數學問題的能力.

例如數字識別就是一個經典的應用.但直接把圖片放進去訓練是得不到識別效果的,因為維度太多了,而且信息冗餘量很大.

於是有人把圖片的特徵先自已提取出來:例如對角線與圖片上的數字有幾個交點等等,再把這些特徵作為輸入,數字類別向量作為輸出,放到網路中訓練.最後你再寫一個數字,提取這個數字的特徵,再把這特徵放進網路中的時候,它就能識別到你是哪個數字了.

另外,又有人用卷積神經網路去做數字識別.

還有人用深度網路去做,即先把原來圖片的信息用RBM網路進行壓縮,然後再訓練,效果就好了.

等等,其實很多問題都可以做,但前提是你要想到好的方式去運用神經網路.