11、神经网络：重生、学习与局限

最新推荐文章于 2025-11-25 14:31:30 发布
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分类专栏： 深度学习的革命之路 文章标签： 神经网络 深度学习 反向传播
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神经网络：重生、学习与局限

1. 神经网络的早期发展与成功案例

在早期，只有少数大学的教师开设了关于神经网络的课程。在一个基于NETtalk的短剧里，学生们分层排列，每个学生代表网络中的一个单元（不过当传播“Sejnowski”中的“j”时他们出了错，因为它发音像“y”，不符合英语模式）。很多参与其中的学生后来都有了重要发现并开启了重要的职业生涯。1988年在卡内基梅隆大学举办了第二届暑期学校，1990年在加州大学圣地亚哥分校举办了第三届。新思想融入主流需要一代人的时间，这些暑期学校是紧张的学习经历，也是早期推广该领域的最佳投资。

1986年，由Rumelhart和McClelland编辑的经典著作《并行分布式处理》（PDP）两卷本出版。这是第一本阐述神经网络和多层学习算法对理解心理和行为现象意义的书籍，销量超过5万册，按学术标准来说是畅销书。通过反向传播训练的神经网络不仅拥有与视觉系统中皮质神经元特性相似的隐藏单元，而且这些网络表现出的故障模式也与脑损伤后人类的缺陷有很多共同之处。

Francis Crick是PDP小组的成员，参加了小组的大部分会议和研讨会。在关于并行分布式处理模型有多“生物学化”的辩论中，他认为这些模型应被视为演示，而非大脑的真实模型。他为PDP书籍撰写了一章关于当时已知的大脑皮层的内容，而我写了一章总结我们对大脑皮层未知的内容。如果这些章节在今天撰写，篇幅都会长得多。

20世纪80年代有一些不太为人知的成功案例。基于神经网络最赚钱的公司之一是HNC Software, Inc.，由Robert Hecht - Nielsen创立，该公司利用神经网络预防信用卡欺诈。Hecht - Nielsen在加州大学圣地亚哥分校的电气与计算机工程系任

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神经网络模型的实际案例,神经网络模型应用实例
ynca67269的博客
09-02 2628
当前，人工智能发展借助深度学习技术突破得到了全面关注和助力推动，各国政府高度重视、资本热潮仍在加码，各界对其成为发展热点也达成了共识。本文旨在分析深度学习技术现状，研判深度学习发展趋势，并针对我国的技术水平提出发展建议。一、深度学习技术现状深度学习是本轮人工智能爆发的关键技术。人工智能技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展，使得人工智能迎来新一轮爆发式发展。而深度学习是实现这些突破性进展的关键技术。其中，基于深度卷积网络的图像分类技术已超过人眼的准确率，基于深度神经网络的语音识别技术已达到95
《探秘神经网络模型ClipCap：解锁图像与文本的转换密码》：此文为AI自动生成
zheng_ruiguo的专栏
01-08 1121
ClipCap提出了一种基于Mapping Network的Encoder-Decoder模型，其中Mapping Network扮演了图像空间与文本空间之间的桥梁。模型主要分为三部分：在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，人工智能（AI）宛如一颗熠熠生辉的启明星，持续照亮着人类探索未知的征途，不断重塑着我们与世界交互的模式。而在 AI 这一广袤无垠的苍穹之下，图像文本转换技术恰似一条关键的纽带，紧密地串联起视觉与语言这两个看似分立却又内在相通的信息维度，为信息的流通与认知的拓展架起了一座坚实的桥梁。
1、神经网络与深度学习：从基础到前沿
silver的专栏
06-08 24
本博客全面探讨了神经网络与深度学习的基础理论和前沿技术，从感知机的基本原理到多层网络的复杂架构，详细解析了激活函数、损失函数以及反向传播算法的核心机制。同时，博客还深入介绍了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、图神经网络（GNN）等高级架构，以及深度强化学习和生成对抗网络（GAN）等前沿主题。内容涵盖了深度学习的训练流程、泛化能力优化、实际应用及挑战，适合从入门到进阶的学习者和研究者参考。
11、神经网络的重生、深度学习与局限性
ol78901234的博客
09-08 36
本文回顾了神经网络的早期发展历程，包括教育推动、经典著作《并行分布式处理》的影响以及HNC公司在防欺诈领域的成功应用。文章深入探讨了深度学习的核心理论，如非凸优化、高维空间统计、Dropout正则化技术及其与大脑突触特性的相似性。同时，分析了神经网络在解释性、分类偏差、外推能力及公平性等方面的局限性，指出未来需在发挥其优势的同时解决这些问题，以实现更健康可持续的发展。
22、机器学习系统中的对抗性：神经网络的发展与对抗性认识论
tgb3456789的博客
08-12 39
本文探讨了神经网络的发展历程及其背后的对抗性认识论，分析了对抗性示例带来的技术和社会挑战。文章从神经网络的早期模型、现代特点、对抗性示例的研究与应对策略等方面展开，同时强调了神经网络在社会应用中的伦理与公平问题。通过多维度的分析，提出了跨学科合作、数据管理、监管机制等应对挑战的策略，旨在推动神经网络技术的健康发展，实现技术与社会的和谐共生。
6、神经网络：从理论到应用的探索之旅
nginx7reverse的博客
11-08 15
本文回顾了神经网络从20世纪80年代的理论探索到现代广泛应用的发展历程。重点介绍了误差反向传播算法的突破、NETtalk在语言处理中的创新应用，以及其在蛋白质结构预测和欺诈检测等领域的成功实践。同时探讨了深度学习在高维优化、泛化能力与正则化方面的进展，并反思了模型可解释性、数据偏差、社会公平性等关键挑战。文章还分享了作者的个人经历，强调了神经网络与脑科学的交叉启示，展望了未来在技术进步与伦理平衡之间的发展方向。
13、学习与网络安全：混合模式与区块链应用
pluto的博客
09-23 37
本文探讨了混合学习模式对学生表现的积极影响，以及在工业4.0背景下网络安全面临的挑战。重点分析了物联网设备的安全隐患，并提出利用区块链技术提升物联网安全性的策略，包括设备身份验证、数据完整性保护和智能合约自动化。同时讨论了区块链与物联网融合中的性能、能耗、标准化及法律监管挑战，并提出了相应的解决方案。展望未来，区块链与物联网的深度融合将推动构建更安全、智能的网络生态系统。
2、人工智能的重生：从早期困境到深度学习突破
nginx7reverse的博客
11-04 11
本文回顾了人工智能从20世纪60年代的早期探索到深度学习突破的演进历程。文章探讨了早期人工智能在‘积木世界’、乒乓球机器人和专家系统等项目中遭遇的技术困境，分析了计算机视觉的复杂性及传统方法的局限。随后介绍了神经网络的兴起，特别是通过自我对弈实现西洋双陆棋冠军水平的案例，预示了深度学习的潜力。随着计算能力的指数级提升，深度学习在视觉、语音和语言等领域取得显著成果。最后展望未来趋势：计算能力持续增强、与生物学机制深度融合以及跨领域广泛应用，预示人工智能将迎来更广阔的发展前景。
2、人工智能的重生：从困境到突破
vodka的博客
11-04 15
本文回顾了人工智能从20世纪60年代至今的发展历程，探讨了早期人工智能在‘积木世界’、乒乓球机器人和专家系统等项目中遭遇的困境，分析了问题复杂性被低估、解决方案扩展性差和研究方向局限等原因。随后介绍了以神经网络为代表的受大脑启发的新方法如何突破传统逻辑人工智能的瓶颈，特别是在模式识别、西洋双陆棋和深度学习方面的成功应用。文章指出，尽管早期经历寒冬，但随着计算能力的提升，神经网络迎来了春天，并在视觉、语音和语言等领域实现重大突破。最后展望了人工智能在医疗、交通、教育等领域的广泛应用前景及其面临的数据隐私与伦理
神经网络的重生与发展：从理论到应用的探索
# 神经网络的重生与发展：从理论到应用的探索 ## 一、早期研究与算法突破 ### （一）加州大学圣地亚哥分校与认知科学 加州大学圣地亚哥分校成立于1960年，如今已发展成为生物医学研究的重要中心。1986年，该校设立...
手写数字识别：从零搭建神经网络
一无所知的世界，走下去才有惊喜。让我们永远相信美好的事情即将发生，成为比昨天更优秀的自己。
11-19 1098
本文介绍了一个基于卷积神经网络(CNN)的手写数字识别系统，使用MNIST数据集实现。系统包含两个核心组件：模型构建(model.py)和训练过程(train.py)。模型采用典型CNN结构，包括卷积层(特征提取)、展平层(数据转换)和全连接层(分类计算)。训练过程通过数据预处理(归一化、添加通道维度)、批量训练(32样本/批次)和Adam优化器完成。系统在5个epoch内即可达到较高准确率，展示了CNN在图像识别任务中的有效性。整个过程清晰展现了深度学习模型的构建、训练和评估流程。
深度学习——神经网络
2303_80634169的博客
11-24 2141
本文梳理了深度学习中的核心网络模型及其组件。基础模型包括MLP（全连接层堆叠）、CNN（卷积结构处理图像）、RNN（循环结构处理序列）和Transformer（自注意力机制）。扩展模型涵盖跨模态融合（如CLIP）、图神经网络（如GCN）和强化学习网络（如DQN）。核心组件涉及网络层（卷积/全连接/注意力等）、激活函数（ReLU/Sigmoid等）、优化器（Adam/SGD等）、损失函数（交叉熵/MSE等）以及数据处理方法。通过系统分类和典型示例，为深度学习模型选择与设计提供参考框架。
INT301 Bio-computation 生物计算（神经网络）Pt.8 主成分分析（PCA）与无监督学习
sensen_kiss的博客
11-22 796
本文介绍了矩阵特征值与特征向量的基本概念及其性质。对于方阵A，若存在非零向量v和标量λ满足Av=λv，则v称为特征向量，λ为特征值。文中通过具体示例展示了特征向量的几何意义和计算方法，并指出对称矩阵的特征向量具有正交性。特别地，实对称矩阵的特征值为实数，正半定矩阵的特征值非负。文章详细推导了2×2矩阵的特征值求解过程，并阐述了矩阵对角化分解S=UΛU⁻¹的原理，其中U由特征向量构成，Λ为特征值对角矩阵。最后说明实对称矩阵可分解为S=QΛQᵀ，其中Q是正交矩阵，其列向量为归一化特征向量。
鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-24 1500
鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
MixFormer: A Mixed CNN–Transformer Backbone
最新发布
医学图像分割女研一枚~兴趣是JAVA学习；关于synapse数据集的分割、可提供创新与指导、欢迎访问！
11-25 701
​ 尽管基于自注意力机制的Transformer模型近年来通过建模长程语义依赖关系推动了医学影像分析的发展，但其在捕捉局部空间细节方面的能力仍逊于卷积神经网络（CNN）。本研究提出了一种新型分割网络（SEG），其核心是基于CNN-Transformer混合架构（MixFormer）的特征提取主干网络，旨在提升医学图像分割性能。MixFormer在网络下采样过程中有机融合了Transformer的全局信息建模能力和CNN的局部特征提取优势。
Python模型优化实战：深度学习加速与压缩技巧
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-21 1975
Python模型优化实战：深度学习加速与压缩技巧
循环神经网络详解（五）：深层 RNN - 层次的艺术
limenga102的专栏
11-25 35
层次化思维： 通过多个抽象层次逐步理解序列数据。功能特化： 每层专注于特定级别的模式识别。渐进抽象： 从具体到抽象的特征学习过程。
交通标志识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-22 648
交通标志识别系统，本项目基于TensorFlow框架，构建了一套完整的交通标志识别系统。系统采用卷积神经网络（CNN）算法，针对40种常见交通标志（包括“停车避让”“减速让行”“限速15千米”“注意行人”“禁止左转弯”等）构建数据集，通过多轮迭代训练，最终获得高精度识别模型，并实现了基于Web的可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。
时间序列预测2025：Python中Prophet与LSTM对比分析
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-22 3135
时间序列预测2025：Python中Prophet与LSTM对比分析
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