3、卷积神经网络与长短期记忆网络在工业问题开发中的挑战与解决方案

卷积神经网络与长短期记忆网络在工业问题开发中的挑战与解决方案

在当今的科技领域，深度学习技术正发挥着越来越重要的作用。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和长短期记忆网络（Long Short - Term Memory，LSTM）是两种经典的深度学习架构，它们在不同的工业应用场景中展现出了强大的能力，但同时也面临着诸多挑战。

1. 人工神经网络与深度学习基础

人工神经网络试图通过软件系统来模拟人类中枢神经系统的行为。人类大脑由数万亿个高度互联的神经元组成，神经元之间传递信号，根据接收到的总信号强度和突触水平（内部阈值设置）产生输出信号。同样，在人工神经网络中，一个神经元从一组其他神经元获取输入，将每个输入乘以表示输入源权重的值，然后求和，再将求和结果与阈值进行比较。如果大于阈值，则向所有与之相连的人工神经元发送输出。这个过程可以在多层神经元中重复。

当最终输出与预期输出匹配时，网络架构得以维持；若存在误差，则进入学习阶段。在监督学习中，会根据预期输出和接收输出之间的差异，对每个输入连接的权重值进行求导，并以此改变神经元之间连接的权重值，这个过程从输出层向输入层进行，被称为反向传播。不断重复推导新输出、与预期输出比较和反向传播的过程，直到误差在可接受范围内。

人工神经网络在识别复杂模式方面表现出色，例如早期在识别手写数字方面取得了成功。然而，当面临需要对问题属性进行更多区分的问题时，研究人员难以构建有效的解决方案。特别是在监督学习中，随着网络层数的增加，误差相对于权重的求导结果会变得非常小，权重值的变化斜率太小，无法在后续迭代中显著提高性能。这一问题在被称为“深度学习”的人工神经网络当前版本中更为突出。