10、人工智能与电影制作中的类梦处理探索

人工智能与电影制作中的类梦处理探索

1. 人工神经网络的学习与特性

人工神经网络（ANNs）能够进行学习，其学习方式在概念上与人类中枢神经系统（CNS）训练神经网络保留记忆的方式类似。通过重复和更强的交互，基于概率因素（有时称为信号权重）来表达和整合信息。网络可以被训练为可能的连接分配权重，还能设置编程规则来确定特定连接的参数和限制。

ANNs可以通过这种方式进行训练，以识别错误、最小化很少使用的突触路径，并相应地调整其突触权重。目前，这种学习过程被应用于计算机游戏、股票市场分析和图像识别等系统中，以创建具有自我改进能力的系统。

然而，当纳入时间反馈以增加输入的时间相关性时，意外操作的可能性会增加。

1.1 深度学习网络

深度学习网络是具有大量层级的神经网络。这类网络需要大量的计算资源和大量的数据进行学习。学习数据必须以定义好的数据集形式呈现，其中包含条件、路径、目标、值以及正负奖励等信息。

由于递归网络在实施过程中存在不稳定性，如果没有进行广泛的测试和对所有可能的输入序列（包括错误和嘈杂的变体）进行完整定义，就很容易产生意外响应。

1.2 类梦神经网络处理

ANNs旨在模拟基于神经细胞的操作，包括整体的开关处理、多重连接、多层次以及在时间序列或人工伪时间空间中进行的动态反馈。这些过程包括联想、多层次记忆和认知反馈等相关过程。

神经网络处理采用类梦的认知反馈和多层次联想记忆过程，试图模仿生物的做梦过程。但神经网络反馈在控制离散数据点方面更加具体。目前设计的系统中，人工神经元的数量远少于生物系统，因此达到的复杂程度相当低。

即使在低复杂