7、人工智能神经网络中的学习机制与应用

人工智能神经网络中的学习机制与应用

在当今科技飞速发展的时代，人工智能领域的研究不断取得新的突破。其中，人工神经网络（ANN）作为一种重要的技术手段，在模拟人类学习和信息处理方面展现出了巨大的潜力。本文将深入探讨人工神经网络中的学习机制，包括强化学习、监督学习和无监督学习，并介绍相关的应用和算法。

1. 引言

动物在成长过程中，需要以无监督的方式识别周围环境的结构。同样，无监督人工神经网络在数据投影和可视化方面有着重要的应用，它能够帮助人类专家分析数据集的内部结构。这可以通过将数据投影到更具信息性的轴上，或者生成代表数据集内部结构的地图来实现。例如，Hebbian学习可用于第一种类型的数据可视化，而自组织映射（SOM）则是第二种类型中最广泛使用的技术。

拓扑保持映射是一种可视化和解释大型高维数据集的算法，它是通过视觉检查进行数据挖掘的有用工具。其典型应用包括通过在地图数据中表示中央依赖实例来可视化过程状态或财务结果。

然而，人工神经网络的算法通常存在稳定性问题。为了克服监督学习算法中的不稳定性，一种常见的方法是使用集成学习方案。集成学习是指策略性地生成并组合多个模型（如分类器或专家）来解决特定的计算智能问题。它主要用于提高模型的性能（如分类、预测、函数逼近等），或降低选择不适应模型的可能性。

1.1 贡献

有研究将集成学习与无监督学习相结合，提出了一种将简单集成算法Bagging应用于主成分分析（PCA）的方法。该模型有两个应用：一是指示分析数据集中异常值的存在；二是通过将主成分近似为数据集中不存在异常值时的主成分，来改进主成分的计算。虽然这严格来说不是一种无监督学习技术，但在某种程度上可以与无监督学习相比较。因为当数据集中包含