虚拟主机能建设网站吗,关于网站开发费用的入账,网站页面热度,seo做的不好的网站有哪些广义上讲#xff0c;神经网络是泛指生物神经网络与人工神经网络这两个方面。所谓生物神经网络是指由中枢神经系统#xff08;脑和脊髓#xff09;及周围神经系统#xff08;感觉神经、运动神经、交感神经、副交感神经等#xff09;所构成的错综复杂的神经网络#xff0c;… 广义上讲神经网络是泛指生物神经网络与人工神经网络这两个方面。所谓生物神经网络是指由中枢神经系统脑和脊髓及周围神经系统感觉神经、运动神经、交感神经、副交感神经等所构成的错综复杂的神经网络它负责对动物机体各种活动的管理其中最重要的是脑神经系统。所谓人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能运用大量的处理部件由人工方式建立起来的网络系统。显然人工神经网络是在生物神经网络研究的基础上建立起来的人脑是人工神经网络的原型人工神经网络是对脑神经系统的模拟。 生物神经网络是脑科学、神经生理学、病理学等的研究对象而计算机科学、人工智能则是在他们研究的基础上着重研究人脑信息的微结构理论以及建造人工神经网络的方法和技术。因此从人工智能的角度来看或者从狭义上讲神经网络就是指人工神经网络前者是后者的简称。
一、脑神经系统与生物神经元
一脑神经系统
1. 基本思想与定义 众所周知人脑是一个极其复杂的庞大系统同时它又是一个功能非常完善、有效的系统。它不但能进行大规模的并行处理使人们在极短的时间内就可以对外界事物作出判断和决策而且还具有很强的容错性及自适应能力善于联想、类比、归纳和推广能不断地学习新事物、新知识总结经验吸取教训适应不断变化的情况等。人脑的这些功能及特点是选今为止任何一个人工系统都无法相比的。人脑为什么会具有如此强大的功能其结构及机理如何至今我们还对它知之甚少。但有一点是明确的这就是人脑的功能与脑神经系统以及由它所构成的神经网络是密切相关的。 核心思想脑神经系统是生物进化形成的分布式并行信息处理系统其核心机制在于通过神经元集群的动态交互实现复杂认知功能。区别于传统冯・诺依曼架构的集中式计算生物脑采用“连接主义”范式信息处理依赖于神经元间突触连接的强度变化与时空编码模式。 科学定义 脑神经系统是由约860亿个神经元通过10^14-10^15个突触连接构成的动态网络具备以下本质特征
1分布式编码单个刺激对应神经元群体的激活模式如视觉皮层中方位柱的空间分布
2可塑性学习通过突触权重的长时增强LTP与长时抑制LTD实现经验固化其分子机制涉及AMPA受体的插入与移除Bliss Lomo, 1973
3涌现特性认知功能如记忆、决策源于神经元网络的集体动力学而非单个神经元的功能叠加。
2. 表示形式与实现过程
数学建模体系
1微观层面Hodgkin-Huxley模型1952通过非线性微分方程描述动作电位的产生 其中离子电流满足
门控变量m, n, h服从随机过程
2宏观层面整合 - 发放Integrate-and-Fire, IF模型简化神经元动态 当时发放脉冲随后重置膜电位。 信息处理全流程
1突触信号接收树突棘直径约0.1-1μm通过AMPA/KNMDA受体介导兴奋性信号EPSPGABA受体介导抑制性信号IPSP单个神经元可接收超10^4个突触输入
2时空整合机制树突电缆理论Rall, 1962表明距离胞体越远的突触输入衰减越显著衰减因子r_m为膜电阻r_i为轴向电阻
3脉冲生成与传导轴突初始段AIS作为动作电位触发区髓鞘化轴突通过跳跃传导将速度提升至100m/s郎飞结间距约1mm
4突触可塑性调节LTP诱导需突触前脉冲与突触后去极化的精确时间关联Spike-Timing-Dependent Plasticity, STDP时间窗口约±20ms。
3. 算法描述生物神经元信息处理算法
步骤 1突触电流建模
兴奋性突触电流 抑制性突触电流类似反转电位。
步骤 2膜电位动态更新
采用改进的Hindmarsh-Rose模型描述爆发式放电 其中v为膜电位w为恢复变量可模拟神经元的簇发放模式。
步骤 3脉冲序列编码
动作电位序列通过时间编码如频率编码或相位编码传递信息听觉系统中毛细胞的放电频率对应声音频率Place Code Theory。
4. 具体示例小脑浦肯野细胞的信号处理流程
1神经解剖单个浦肯野细胞接收约10^5个平行纤维突触与1个攀缘纤维突触构成“单输入 - 多输出”的复杂计算单元。
2处理流程
1平行纤维输入每个平行纤维释放谷氨酸在树突棘产生微小 EPSP约 0.1mV需约 100 个平行纤维同时激活才能触发动作电位
2攀缘纤维调制攀缘纤维放电产生强去极化约 10mV触发树突钙尖峰诱导突触后致密区PSD的 CaMKII 激活启动 LTD突触权重下降
3输出整合胞体整合树突电信号通过轴突投射至小脑深部核团参与运动控制的误差校正。
3数学建模浦肯野细胞的树突树可视为电阻电容网络其频率响应特性为 其中τ_d为树突时间常数决定高频信号的衰减程度。
二生物神经元
神经细胞是构成神经系统的基本单元称之为生物神经元或简称为神经元。神经元主要由三个部分组成细胞体、轴突、树突。如图1所示。 图1 生物神经元结构
1.结构 - 功能映射关系 结构组件 功能定位 工程仿生对应 树突分支 信号接收与预处理 人工神经元输入连接 轴突初始段 动作电位触发决策点 激活函数阈值判断 突触可塑性 经验依赖的连接强度调整 权重更新算法如 SGD 神经递质囊泡 信号传递的化学信使 激活函数输出值
2.关键生物机制
1量子释放单个突触囊泡释放约1000个神经递质分子产生微小突触后电位MEPP, 约 0.5mV多量子释放形成 EPSP
2不应期特性绝对不应期1-2ms内无法产生新动作电位相对不应期5-10ms需更强刺激该特性形成脉冲序列的时间分辨率上限
3神经调质多巴胺、5 - 羟色胺等调质通过G蛋白偶联受体调节突触传递效率对应人工神经网络中的注意力机制或门控机制。
3.神经元的重要特性 在神经系统中神经元之间的联系形式是多种多样的。一个神经元既可以通过它的轴突及突触与其它许多神经元建立联系把它的信息传递给其它神经元亦可以通过它的树突接收来自不同神经元的信息。神经元之间的这种复杂联系就形成了相应的神经网络。经人们多年悉心研究发现神经元还具有如下一些重要特性
1在每一神经元中信息都是以预知的确定方向流动的即从神经元的接收信息部分细胞体、树突传到轴突的起始部分再传到轴突终端的突触最后再传递给另一神经元。尽管不同的神经元在形状及功能上都有明显的不同但大多数神经元都是按这一方向进行信息流动的。这称为神经元的动态极化原则。
2神经元对于不同时间通过同一突触传人的信息具有时间整合功能对于同一时间通
过不同突触传人的信息具有空间整合功能。这称为神经元对输人信息的时空整合处理功能。
3神经元具有两种常规工作状态即兴奋状态与抑制状态。所谓兴奋状态是指神经元
对输人信息经整合后使细胞膜电位升高且超过了动作电位的阈值此时产生神经冲动并由轴突输出。所谓抑制状态是指经对输人信息整合后膜电位下降至低于动作电位的阈值此时无神经冲动输出。
4突触传递信息的特性是可变的随着神经冲动传递方式的变化其传递作用可强可
弱所以神经元之间的连接是柔性的这称为结构的可塑性。
5突触界面具有脉冲与电位信号的转换功能。沿轴突传递的电脉冲是等幅、离散的脉
冲信号而细胞膜电位变化为连续的电位信号这两种信号是在突触接口进行变换的。
6突触对信息的传递具有时延和不应期在相邻的两次输人之间需要一定的时间间隔
在此期间不响应激励不传递信息这称为不应期。 二、人工神经元及其互连结构
一人工神经元 在构造人工神经网络时首先应该考虑的问题是如何构造神经元。在对生物神经元的结构、特性进行深人研究的基础上心理学家麦克洛奇W.McCulloch和数理逻辑学家皮兹(W.Pitts)于1943年首先提出了一个简化的神经元模型称为M-P模型如图2所示。 图2 M-P模型 在图2中圆表示神经元的细胞体e、i表示外部输人对应于生物神经元的树突e为兴奋性突触连接i为抑制性突触连接θ表示神经元兴奋的阈值y表示输出它对应于生物神经元的轴突。与图1对照不难看M-P模型确实在结构及功能上反映了生物神经元的特征。但是M-P模型对抑制性输人赋予了“否决权”只有当不存在抑制性输人且兴奋性输人的总和超过阈值神经元才会兴奋。 在M-P模型的基础上根据需要又发展了其它一些模型目前常用的模型如图-3所示。 图3 神经元的结构模型 在图3中x_i(i1,2, ... ,n)为该神经元的输人w_i为该神经元分别与各输人间的连接强度称为连接权值θ为该神经元的阈值s为外部输人的控制信号它可以用来调整神经元的连接权值使神经元保持在某一状态为神经元的输出。由此结构可以看出神经元一般是一个具有多个输入但只有一个输出的非线性器件。
1. 广义数学模型
统一框架 用某一特性函数又称作用函数F进行转换得到输出y其中F为含参数Θ的非线性映射函数常用的特性函数有阈值型、分段线性型、Sigmoid型简称S型及双曲正切型如图4所示。 图4 常用的特性函数 其中(a)阈值型;(b)分段线性型;(c)S型;(d)双曲正切型。有关“神经网络中的损失函数”可以看我的CSDN文章神经网络中的损失函数Loss Function-CSDN博客 可将统一框架可扩展为
1动态神经元如Reservoir Computing 2脉冲神经元Spiking Neural Network, SNN 其中s(τ)为脉冲序列的时间编码。
2. 功能增强型神经元示例
门控神经元Gated Neuron 其中 该模型模仿生物神经元的突触门控机制如LSTM中的输入门在NLP任务中实现对历史信息的选择性记忆。
二神经元的互连形态 人工神经网络是由神经元广泛互连构成的不同的连接方式就构成了网络的不同连接模型常用的有以下几种
1前向网络。前向网络又称为前馈网络。在这种网络中神经元分层排列分别组成输人层、中间层又称隐层可有多层和输出层。每一层神经元只接收来自前一层神经元的输人。输人信息经各层变换后最终在输出层输出如图5所示。 图5 前向网络
2从输出层到输人层有反馈的网络。这种网络与上一种网络的区别仅仅在于输出层上的某些输出信息又作为输人信息送人到输人层的神经元上如图6所示。 图6 从输出层到输人层有反馈的网络
3层内有互连的网络。在前面两种网络中同一层上的神经元都是相互独立的不发生横向联系。而在这一种网络如图7所示中同一层上的神经元可以互相作用。这样安排的好处是可以限制每层内能同时动作的神经元数亦可以把每层内的神经元分为若干组让每组作为一个整体来动作。例如可以利用同层内神经元间横向抑制的机制把层内具有最大输出的神经元挑选出来而使其它神经元处于无输出的状态。 图7 层内有互连的网络
4互连网络。在这种网络中任意两个神经元之间都可以有连接如图8所示。在无反馈的前向网络中信息一旦通过某个神经元过程就结束了而在该网络中信息可以在神经元之间反复往返地传递网络一直处在一种改变状态的动态变化之中。从某初态开始经过若干次的变化才会到达某种平衡状态根据网络的结构及神经元的特性有时还有可能进人周期振荡或其它状态。 图8 互连网络 以上四种连接方式中前面三种可以看作是第四种情况的特例但在应用中它们还是有很大差别的。 以下是部分神经网络的讲解
1. 层次化前馈网络Hierarchical FFN
这是以上四种神经网络中的第一种前向网络 生物启发模拟视觉皮层的V1→V2→V4→IT区层级特征提取
典型结构
输入层 (784) → 卷积层 (643×3) → 池化层 (2×2) → 全连接层 (1024) → 输出层 (10)
信号传导方程
第l层激活值 注*表示卷积或全连接运算
2. 动态反馈网络Dynamic Feedback Network
Hopfield网络能量函数 收敛性证明每次更新单个神经元状态时能量函数非增最终稳定在局部极小点对应记忆模式。
3. 时空递归网络Spatiotemporal RNN
改进型LSTM单元Peephole Connection 引入细胞状态到门控的直接连接提升长距离依赖建模能力在语音识别中相对标准 LSTM 错误率降低 12%。 三、人工神经网络的特征及分类
一核心特征解析
1. 非线性表达能力的数学基础
通用逼近定理Cybenko, 1989对任意连续函数存在单层神经网络使得 深度优势深层网络如3层ReLU网络可指数级减少表示复杂函数所需的神经元数量Telgarsky, 2016。
2. 学习动态的微分几何视角
权重空间中损失函数曲面的曲率由Fisher信息矩阵描述SGD轨迹可视为黎曼流形上的测地线。
二分类体系扩展
1. 按信息处理范式分类
1同步更新网络如Hopfield所有神经元状态同时刷新适合并行硬件实现
2异步更新网络如Boltzmann机随机选择神经元更新模拟生物脑的非同步活动
3事件驱动网络如SNN仅在脉冲发放时传递信息能耗比传统网络低2-3个数量级。
2. 按神经科学启发程度分类 仿生层级 模型示例 生物机制映射 突触层级 STDP脉冲神经网络 Spike时序依赖可塑性 神经元层级 自适应阈值神经元 膜电位动态调节 网络层级 小脑模型关节控制器 (CMAC) 小脑浦肯野细胞结构 系统层级 深度强化学习架构 基底神经节奖励机制 四、神经网络研究的发展简史
1. 仿生建模起源1940s-1960s
1M-P模型的哲学意义首次提出“神经元即逻辑门”的计算主义思想为认知科学提供理论基础
2感知机的双重贡献Rosenblatt证明线性可分数据的学习收敛性其硬件实现Mark I感知机使用400个光电管作为输入单元。
2. 数学理论奠基1970s-1980s
1反向传播的再发现Werbos1974在博士论文中推导BP算法Hinton团队1986通过生物突触可塑性类比重新诠释解决多层网络训练难题
2统计力学介入Ackley等人提出Boltzmann机将网络能量函数与物理系统自由能类比引入模拟退火优化。
3. 工程化突破1990s-2010s
1LeNet-5的工程范式首次完整实现“卷积 - 池化 - 全连接”流水线其芯片实现1998处理速度达100帧/秒推动嵌入式视觉发展
2深度学习三驾马车Hinton的深度信念网络DBN解决梯度消失Bengio的贪心逐层预训练LeCun的卷积神经网络共同构建现代深度学习框架。
4. 交叉融合时代2010s 至今
1神经形态计算Intel Loihi芯片模拟生物突触动态图像识别能效比GPU高1000倍
2脑科学逆向工程Blue Brain计划重构小鼠皮层微柱结构其模型在癫痫模拟中预测放电传播路径准确率达89%。 五、重要神经网络及研究成果
一深度信念网络DBN
1. 逐层预训练算法
受限玻尔兹曼机RBM堆叠
1底层RBM学习输入数据的边缘分布p(v)隐藏层激活
2上层RBM以底层隐藏层为输入学习高阶特征表示预训练后通过BP微调。
2. 语音识别应用案例
在TIMIT数据集上DBN模型将音素错误率从HMM的23%降至17%关键创新在于利用无监督预训练缓解标注数据不足问题。
二图神经网络GNN
1. 消息传递机制
通用框架 其中square正方形为聚合函数如均值、注意力γ,ϕ为非线性变换。
2. AlphaFold2 的蛋白质结构预测
网络架构
1输入氨基酸序列的图表示节点为残基边为距离约束
2核心模块Transformer与GNN结合的Evoformer通过384层消息传递迭代优化残基间三维坐标
3输出原子坐标预测GDT分数达92.4接近实验解析精度。
三神经辐射场NeRF
1. 体素渲染原理
连续场景表示 光线通过积分计算辐射亮度 2. 动态 NeRF 的时空建模
扩展至4D场景x,y,z,t引入时间编码层 在自动驾驶场景重建中实现30Hz的动态环境建模定位误差降低40%。 六、生物机制与人工模型的对偶性分析 生物特性 工程实现 理论桥梁 突触可塑性 梯度下降权重更新 Hebbian学习规则 神经调质调节 注意力机制 多巴胺奖励信号 脉冲时间编码 脉冲神经网络 相位编码理论 脑区功能分化 模块化网络架构 认知功能定位学说 七、总结与展望
从McCulloch-Pitts的逻辑神经元到AlphaFold2的千亿参数模型神经网络的发展始终遵循“生物观察→数学抽象→工程实现→反向启发生物研究”的螺旋上升路径。未来研究需突破以下瓶颈
1可解释性鸿沟建立神经元激活模式与生物认知功能的映射关系如通过钙成像技术验证人工特征与视觉皮层细胞响应的一致性
2能效比天花板借鉴神经元的脉冲稀疏编码大脑仅1%神经元同时放电研发低功耗神经形态芯片
3通用智能瓶颈构建具备生物脑多模态整合、跨任务迁移能力的通用学习系统其核心可能在于模拟海马体的快速记忆编码与皮层的缓慢巩固过程。
