图神经网络有哪些用途,图神经网络和神经网络

发布于:2023-01-20 ⋅ 阅读:(11) ⋅ 点赞:(0) ⋅ 评论:(0)

深度神经网络目前有哪些成功的应用

深度学习最成功的应用是在音视频的识别上,几乎所有的商用语音识别都是深度学习来完成的。其次深度学习应用最成功的领域就是图像识别,目前识别准确率已经超越人类。

深度学习成了图像识别的标配,以至于目前做图像不懂深度学习都不好意思跟人打招呼。(这种状态个人觉得是不好的)其中图像识别中,应用最广的是人脸识别。

自然语言理解方面,深度学习也非常活跃,主要是使用一种叫做LSTM的深度学习方法。

深度学习已经深入各个领域无人车,智能回答,智能翻译,天气预报,股票预测,人脸比对,声纹比对,等其他许多有趣的应用,比如智能插画,自动作诗,自动写作文,等都可以通过深度学习来完成深度神经网络目前有哪些成功的应用。

神经网络到底能干什么?

神经网络利用现有的数据找出输入与输出之间得权值关系(近似),然后利用这样的权值关系进行仿真,例如输入一组数据仿真出输出结果,当然你的输入要和训练时采用的数据集在一个范畴之内AI爱发猫 www.aifamao.com

例如预报天气:温度湿度气压等作为输入天气情况作为输出利用历史得输入输出关系训练出神经网络,然后利用这样的神经网络输入今天的温度湿度气压等得出即将得天气情况当然这样的例子不够精确,但是神经网络得典型应用了。

希望采纳!

图神经网络是什么?

什么是神经网络,举例说明神经网络的应用

我想这可能是你想要的神经网络吧!

什么是神经网络:人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(ConnectionModel),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。

神经网络的应用:应用在网络模型与算法研究的基础上,利用人工神经网络组成实际的应用系统,例如,完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。

纵观当代新兴科学技术的发展历史,人类在征服宇宙空间、基本粒子,生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到,探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。

神经网络的研究内容相当广泛,反映了多学科交叉技术领域的特点。

主要的研究工作集中在以下几个方面:生物原型从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。

建立模型根据生物原型的研究,建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。

算法在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型,以实现计算机模拟或准备制作硬件,包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。

神经网络用到的算法就是向量乘法,并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性,是神经网络的几个基本优点,也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。

为什么有图卷积神经网络?

本质上说,世界上所有的数据都是拓扑结构,也就是网络结构,如果能够把这些网络数据真正的收集、融合起来,这确实是实现了AI智能的第一步。

所以,如何利用深度学习处理这些复杂的拓扑数据,如何开创新的处理图数据以及知识图谱的智能算法是AI的一个重要方向。

深度学习在多个领域的成功主要归功于计算资源的快速发展(如GPU)、大量训练数据的收集,还有深度学习从欧几里得数据(如图像、文本和视频)中提取潜在表征的有效性。

但是,尽管深度学习已经在欧几里得数据中取得了很大的成功,但从非欧几里得域生成的数据已经取得更广泛的应用,它们需要有效分析。

如在电子商务领域,一个基于图的学习系统能够利用用户和产品之间的交互以实现高度精准的推荐。在化学领域,分子被建模为图,新药研发需要测定其生物活性。

在论文引用网络中,论文之间通过引用关系互相连接,需要将它们分成不同的类别。自2012年以来,深度学习在计算机视觉以及自然语言处理两个领域取得了巨大的成功。

假设有一张图,要做分类,传统方法需要手动提取一些特征,比如纹理,颜色,或者一些更高级的特征。然后再把这些特征放到像随机森林等分类器,给到一个输出标签,告诉它是哪个类别。

而深度学习是输入一张图,经过神经网络,直接输出一个标签。特征提取和分类一步到位,避免了手工提取特征或者人工规则,从原始数据中自动化地去提取特征,是一种端到端(end-to-end)的学习。

相较于传统的方法,深度学习能够学习到更高效的特征与模式。图数据的复杂性对现有机器学习算法提出了重大挑战,因为图数据是不规则的。

每张图大小不同、节点无序,一张图中的每个节点都有不同数目的邻近节点,使得一些在图像中容易计算的重要运算(如卷积)不能再直接应用于图。此外,现有机器学习算法的核心假设是实例彼此独立。

然而,图数据中的每个实例都与周围的其它实例相关,含有一些复杂的连接信息,用于捕获数据之间的依赖关系,包括引用、朋友关系和相互作用。最近,越来越多的研究开始将深度学习方法应用到图数据领域。

受到深度学习领域进展的驱动,研究人员在设计图神经网络的架构时借鉴了卷积网络、循环网络和深度自编码器的思想。为了应对图数据的复杂性,重要运算的泛化和定义在过去几年中迅速发展。

神经网络算法可以解决的问题有哪些

人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANN)系统是20世纪40年代后出现的。

它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成,具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。

BP(BackPropagation)算法又称为误差反向传播算法,是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。

BP神经网络算法在理论上可以逼近任意函数,基本的结构由非线性变化单元组成,具有很强的非线性映射能力。

而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定,灵活性很大,在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许多领域都有着广泛的应用前景。

工作原理人工神经元的研究起源于脑神经元学说。19世纪末,在生物、生理学领域,Waldeger等人创建了神经元学说。人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。

大脑皮层包括有100亿个以上的神经元,每立方毫米约有数万个,它们互相联结形成神经网络,通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息,传递至中枢神经系统内,经过对信息的分析和综合,再通过运动神经发出控制信息,以此来实现机体与内外环境的联系,协调全身的各种机能活动。

神经元也和其他类型的细胞一样,包括有细胞膜、细胞质和细胞核。但是神经细胞的形态比较特殊,具有许多突起,因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。细胞体内有细胞核,突起的作用是传递信息。

树突是作为引入输入信号的突起,而轴突是作为输出端的突起,它只有一个。树突是细胞体的延伸部分,它由细胞体发出后逐渐变细,全长各部位都可与其他神经元的轴突末梢相互联系,形成所谓“突触”。

在突触处两神经元并未连通,它只是发生信息传递功能的结合部,联系界面之间间隙约为(15~50)×10米。突触可分为兴奋性与抑制性两种类型,它相应于神经元之间耦合的极性。

每个神经元的突触数目正常,最高可达10个。各神经元之间的连接强度和极性有所不同,并且都可调整、基于这一特性,人脑具有存储信息的功能。利用大量神经元相互联接组成人工神经网络可显示出人的大脑的某些特征。

人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单,但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。

人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性,但并非生物系统的逼真描述,只是某种模仿、简化和抽象。

与数字计算机比较,人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑,它不是按给定的程序一步一步地执行运算,而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。

人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习,然后才能工作。现以人工神经网络对于写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明,规定当“A”输入网络时,应该输出“1”,而当输入为“B”时,输出为“0”。

所以网络学习的准则应该是:如果网络作出错误的的判决,则通过网络的学习,应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。

首先,给网络的各连接权值赋予(0,1)区间内的随机值,将“A”所对应的图象模式输入给网络,网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算,得到网络的输出。

在此情况下,网络输出为“1”和“0”的概率各为50%,也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确),则使连接权值增大,以便使网络再次遇到“A”模式输入时,仍然能作出正确的判断。