冲量网络 | 神经网络

上一期我们介绍了机器学习的相关知识,但其可以说是一种比较宽泛的定义,在实际的实现过程中,人们发现面对分布式技术和输出层较多的深度学习场景,缺少一种比较有效的算法解决方案,在这样的需求背景下,神经网络技术便应运而生,其模拟人脑的神经网络以期能够实现类人类智能的机器学习技术。


人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。


简单来说,人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现,作为一门学科,它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要,建造实用的人工神经网络模型,设计相应的学习算法,模拟人脑的某种智能活动,然后在技术上实现出来用以解决实际问题。因此,生物神经网络主要研究智能的机理,人工神经网络主要研究智能机理的实现,两者相辅相成。


在神经网络中,最重要的组成部分便是神经元,其可以类比为计算机领域中的函数,每个神经元都可以被认为是一个学习单元。可以这么认为,神经元模型是一个包含输入,输出与计算功能的模型。当这些神经元经过链接,其将组成一个函数网络,而这个网络便是广义上的神经网络。这些学习单元的输入和输出相互交织,相互之间也有反馈。



并行

理论上来说,人工神经网络是一种并行的分布式网络,具有高速寻找优化解的能力,能够发挥计算机的高速运算能力,并且在算法合适的情况下能很快找到优化解。


非线性

其实我们在思考一件事的时候,大部分情况下并不是像软件程序一样是线性发展的,更倾向于非线性的思考,所以,在神经网络中,其也会模拟人的非线性思维模式。通过这种方法,可以帮助哦我们处理非线性问题。


高效

由于并行和非线性等特点,神经网络具有很髙的运算速度,很强的联想能力,很强的适应性,很高的容错能力和自组织能力,这些特点和能力构成了人工神经网络模拟智能活动的技术基础,并在许多领域都获得了重要的应用。


应用广

实际上,随着需求越来越复杂,目前神经网络已经成为了人工智能和机器学习中不可缺少的一部分,虽然距离真正的跨越式发展还有一定的差距,但是其已经在通信、AI、信号、网络优化等领域得到了广泛的应用。


单层神经网络

一般来说,我们会将单层神经网络称为“感知器”,其分为输入层和输出层,输入层里的“输入单元”只负责传输数据,不做计算。输出层里的“输出单元”则需要对前面一层的输入进行计算。不过,感知器只能做简单的线性分类任务,其也导致了神经网络停滞了接近十年,直到两层神经网络的出现才重新被人们提及。


两层神经网络

两层神经网络也叫“多层感知器”,单层神经网络无法解决异或问题。但是当增加一个计算层以后,两层神经网络不仅可以解决异或问题,而且具有非常好的非线性分类效果。两层神经网络除了包含一个输入层,一个输出层以外,还增加了一个中间层。此时,中间层和输出层都是计算层。


多层神经网络

多层神经网络,也就是我们常说的深度学习,在两层神经网络的输出层后面,继续添加层次。原来的输出层变成中间层,新加的层次成为新的输出层。依照这样的方式不断添加,我们可以得到更多层的多层神经网络。输出也是按照一层一层的递进方式来计算。从最外面的层开始,算出所有单元的值以后,再继续计算更深一层。只有当前层所有单元的值都计算完毕以后,才会算下一层。


神经网络学习效果的强大。随着神经网络的发展,其性能也越来越强。虽然其经历了几次兴衰,但依然无法浇灭人们对其的渴望之情,其将被应用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展,神经网络的应用定将更加深入。


对冲量网络而言,其将通过MPC、TEE、加密密钥等技术保障数据计算过程的绝对安全和隐私,并融合聚类、分类、神经网络、决策树等人工智能算法进行多方联合建模,挖掘数据价值。