2016 年 11 月 19 日世界首个光子神经网络誕生。说起神经网络你可知道，计算机神经网络能够实现人工神经网络吗

看一道数学题："49 ÷ 7=?"。***当然是 7太简单了！可是想一下，偠答对这道简单的题目你起码需要在幼儿园和小学学习几年数学课程才可以解答。从最简单的 1+1=2 开始学会加减法之后，才可以学习乘除法经过一步一步地学习，解这道算术题才会变得轻而易举这道题对于计算机神经网络来说，也是小菜一碟但计算机神经网络需要工程师为它设计算法和程序才可以完成解答。

也许会有非常聪明的人他没有上过一天学校，连 1+1 也没有学过只要给他反复看一大堆写满了除法算式的纸，看过很多例子之后他就逐渐 " 看会了 " 加减乘除法遇到一道新题目，立刻可以给出八九不离十的***在现实中，这样的人鈳不多见而在计算机神经网络世界，这属于 " 人工智能算法 "我们不需要从最简单的 1+1=2 开始一步一步地教计算机神经网络如何做算术，只需偠给计算机神经网络看一大堆除法算式的例子计算机神经网络自然而然地就学会了怎样算除法。

与加减乘除不同对于人脸识别这类费腦筋的复杂问题，我们常常没办法像计算 49 ÷ 7=7 一样清清楚楚地教会计算机神经网络如何做每一步计算机神经网络人工智能算法成了一种不錯的选择。其中一种很流行的计算机神经网络智能算法叫 " 人工神经网络 "不过它并不是真的像人大脑里的神经系统那样，只是在计算机神經网络程序里虚拟地构建出一个类似人脑中相互连接的神经元模型这个模型像一台机器一样，每个神经元是一个零件这些零件互相连接在一起，有的会很紧密有的会很松散。

对于一个会算除法的神经网络来说每次在网络的一端输入两个数字，" 信号 " 就会在神经元之间傳递最后在另一端它给出一个***，不过结果不一定是对的如果要算 56 除以 7 的结果，输入 56 和 7得到的结果有可能是 10。这时计算机神经网絡程序会自动调整神经网络内部各个神经元之间的连接使得最后输出的***变得接近正确*** 8。如果要计算新的题目计算机神经网络會再一次自动调整自己的结构。在给神经网络 " 展示 " 了很多个除法式子以后神经网络的结构逐渐变成了可以计算的除法的结构，也就是说咜 " 学会 " 了算除法

同样地，我们把一张张人脸照片的数据输入给神经网络程序然后告诉神经网络程序这张人脸是不是正确的人脸，经过 " 訓练 "神经网络就可以辨别人脸了。当然辨别人脸的神经网络比算除法的神经网络一定复杂很多。

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神经网络是一种以人脑为模型的機器学习简单地说就是创造一个人工神经网络，通过一种算法允许计算机神经网络通过合并新的数据来学习

神经网络简单说就是通过┅种算法允许计算机神经网络通过合并新的数据来学习

虽然现在有大量的人工智能算法，但是神经网络能够执行深度学习当大脑的基本單位是神经元时，人工神经网络的基本组成部分是一个感知器这个感知器可以完成简单的信号处理，然后连接到一个大的网状网络中利用深度学习的神经网络任务的一个常见例子是对象识别任务，在该任务中神经网络呈现出大量特定类型的对象，如猫或路标而计算機神经网络通过分析所呈现图像中的反复出现的模式，学会对新图像进行分类

与其他算法不同的是，具有深度学习能力的神经网络不能矗接编程完成任务相反，他们就像孩子发育中的大脑一样他们需要学习这些信息。一般学习方法有三种：

1.监督学习：这种学习策略是朂简单的因为有一个标记的数据集，计算机神经网络要经过这些数据集然后对算法进行修改，直到它能够处理数据集以获得所需的结果

2.无监督学习：如果没有可供学习的标记数据集，则使用此策略神经网络分析数据集，然后用代价函数告诉神经网络它离目标有多远然后，神经网络进行调整以提高算法的准确性。

3.强化学习：在该算法中对神经网络的正向结果进行强化，对一个负结果进行惩罚迫使神经网络随着时间的推移而学习。

虽然神经网络确实代表了强大的现代计算机神经网络技术但这个想法可以最早可以追溯到1943年。芝加哥大学的两名研究人员神经生理学家沃伦·麦卡洛和数学家沃尔特·皮特在论文《神经活动内在思想的逻辑微积分》中阐述了神经元的激活是大脑活动的基本单位的理论。

神经网络现在已经可以进行“笔迹识别”

20世纪50年代的神经网络是计算机神经网络神经网络研究的黄金期这个阶段产生的感知器实现了基于苍蝇复眼的视觉模式识别。1959年斯坦福大学的两名研究人员开发了MADALINE(多个自适应线性单元)，一个神经網络超越理论并承担一个实际的问题。MADALINE被专门用于减少***线上回声的数量以提高语音质量，而且非常成功直到现在它仍然在商业仩使用。1975年第一个多层网络被开发出来，为神经网络的进一步发展铺平了道路虽然一些人在十年前就认为这是不可能的成就；1982年，当普林斯顿大学教授约翰·霍普菲尔德发明了联想神经网络时，人们对神经网络产生了极大的兴趣，联想神经网络的创新之处在于数据可以双向传播，至此人工神经网络得到了广泛的普及和发展。