5、神经网络与区块链的融合

神经网络与区块链的融合

1. 人工神经网络简介

人工神经网络是节点（即神经元或人工神经元）的连接。其结构由多个相互连接的人工神经元层组成，灵感源自人类大脑的结构。与许多其他机器学习算法相比，神经网络能发现输入数据和输出数据之间的复杂关系，因此表现更优。

神经网络是深度学习的一部分，而深度学习又是机器学习的一个子集，旨在复制人类大脑的结构。由于其强大的计算能力和广泛的应用范围，神经网络是最常用的机器学习模型之一。例如，卷积神经网络（CNN）用于处理与图像相关的深度学习问题，循环神经网络（RNN）用于处理与语音相关的深度学习问题。

区块链是一个不断扩展的记录列表，这些记录被称为块，通过密码学将这些块连接起来形成链状结构，因此得名区块链。每个添加的块包含哈希码、时间戳和交易数据等信息，哈希码是添加到链中的最后一个块的加密代码。这种结构不可更改，因为每个交易都会添加一个新块，并且其设计初衷就是防止修改。区块链技术最常见的应用是加密货币，如比特币。

区块链可用于构建数据系统，无论是医疗保健还是学生教育领域，都可以利用区块链技术更轻松地添加用户数据，并且更加安全。然后，可以在这类数据上训练神经网络，以便更轻松地分析数据并拟合模型，而不是采用通用的数据收集方法。

2. 人工神经网络的架构

神经网络架构主要分为具有神经元的层，以及神经元所包含的权重、偏置和激活函数等基本组件。

2.1 层

人工神经网络主要有三种类型的层：
- 输入层 ：神经网络的第一层，从数据中获取输入。每个神经元从给定数据的特征中获取输入，输入层神经元的数量等于给定数据中的