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2025-03-30 4 人工智能AI行业报告
常用的神经网络结构包括前馈网络、记忆网络和图网络。1)前馈网络:各个神经元按接收 信息的先后分为不同的神经层,整个网络中的信息朝一个方向传播,没有反向的信息传播。 2)记忆网络:也称为反馈网络,网络中的神经元不但可以接收其他神经元的信息,也可以 接收自己的历史信息,具有记忆功能记忆神经网络中的信息传播可以是单向或双向。3)图 网络:是定义在图结构数据上的神经网络。每个节点都由一个或一组神经元构成,节点之 间的连接可以是有向的,也可以是无向的。每个节点可以收到来自相邻节点或自身的信息。 图网络是前馈网络和记忆网络的泛化。神经网络诞生于 1943 年,深度学习崛起于 2006 年。1943 年,心理学家 McCulloch 和数 学家 Pitts 最早提出了一种基于简单逻辑运算的人工神经网络—MP 模型,开启了人工神经 网络研究的序幕。1986 年,Hinton 提出第二代神经网络,并利用误差的反向传播算法来训 练模型,该算法对神经网络的训练具有重要意义。1989 年,Yann LeCun 等提出卷积神经 网络(CNN)用来识别手写体。1997 年,循环神经网络(RNN)的改进型长短时记忆网络 (LSTM)被提出。2006 年,Hinton 首次提出了深度置信网络(Deep Belief Network,DBN) 和深度学习的概念。
2014 年,生成对抗网络(GAN)的提出是深度学习的又一突破性进展。 2016 年,AlphaGo 击败围棋世界冠军李世石,将深度学习推向高潮。本报告以 2016 年之前几种典型的深度学习算法为研究对象,对其进行深度拆解和分析。主 要算法包括:卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)、深 度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)。此外,深度学习还包括很多其他算法 和模型,例如深度信念网络、概率图模型、序列生成模型等。前馈神经网络是最早发明的简单人工神经网络。神经网络是一种典型的分布式并行处理模 型,通过大量神经元之间的交互来处理信息,每一个神经元都发送“兴奋和抑制”的信息 到其他神经元。前馈神经网络(FNN)也经常称为全连接神经网络(Fully Connected Neural Network,FCNN)或多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)。在前馈神经网络中, 各神经元分别属于不同的层,每一层的神经元可以接收前一层神经元的信号,并产生信号 输出到下一层。其中,第 0 层称为输入层,最后一层称为输出层,其他中间层称为隐藏层。 整个网络中无反馈,信号从输入层向输出层单向传播。
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