人工神經網路如何解決災難性遺忘

㈠ 人工神經網路綜述

文章主要分為：
一、人工神經網路的概念；
二、人工神經網路的發展歷史；
三、人工神經網路的特點；
四、人工神經網路的結構。
。。

人工神經網路（Artificial Neural Network，ANN）簡稱神經網路(NN)，是基於生物學中神經網路的基本原理，在理解和抽象了人腦結構和外界刺激響應機制後，以網路拓撲知識為理論基礎，模擬人腦的神經系統對復雜信息的處理機制的一種數學模型。該模型以並行分布的處理能力、高容錯性、智能化和自學習等能力為特徵，將信息的加工和存儲結合在一起，以其獨特的知識表示方式和智能化的自適應學習能力，引起各學科領域的關注。它實際上是一個有大量簡單元件相互連接而成的復雜網路，具有高度的非線性，能夠進行復雜的邏輯操作和非線性關系實現的系統。

神經網路是一種運算模型，由大量的節點（或稱神經元）之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激活函數（activation function）。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值，稱之為權重（weight），神經網路就是通過這種方式來模擬人類的記憶。網路的輸出則取決於網路的結構、網路的連接方式、權重和激活函數。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。神經網路的構築理念是受到生物的神經網路運作啟發而產生的。人工神經網路則是把對生物神經網路的認識與數學統計模型相結合，藉助數學統計工具來實現。另一方面在人工智慧學的人工感知領域，我們通過數學統計學的方法，使神經網路能夠具備類似於人的決定能力和簡單的判斷能力，這種方法是對傳統邏輯學演算的進一步延伸。

人工神經網路中，神經元處理單元可表示不同的對象，例如特徵、字母、概念，或者一些有意義的抽象模式。網路中處理單元的類型分為三類：輸入單元、輸出單元和隱單元。輸入單元接受外部世界的信號與數據；輸出單元實現系統處理結果的輸出；隱單元是處在輸入和輸出單元之間，不能由系統外部觀察的單元。神經元間的連接權值反映了單元間的連接強度，信息的表示和處理體現在網路處理單元的連接關系中。人工神經網路是一種非程序化、適應性、大腦風格的信息處理，其本質是通過網路的變換和動力學行為得到一種並行分布式的信息處理功能，並在不同程度和層次上模仿人腦神經系統的信息處理功能。

神經網路，是一種應用類似於大腦神經突觸連接結構進行信息處理的數學模型，它是在人類對自身大腦組織結合和思維機制的認識理解基礎之上模擬出來的，它是根植於神經科學、數學、思維科學、人工智慧、統計學、物理學、計算機科學以及工程科學的一門技術。

在介紹神經網路的發展歷史之前，首先介紹一下神經網路的概念。神經網路主要是指一種仿造人腦設計的簡化的計算模型，這種模型中包含了大量的用於計算的神經元，這些神經元之間會通過一些帶有權重的連邊以一種層次化的方式組織在一起。每一層的神經元之間可以進行大規模的並行計算，層與層之間進行消息的傳遞。

下圖展示了整個神經網路的發展歷程：

神經網路的發展有悠久的歷史。其發展過程大致可以概括為如下4個階段。

(1)、M-P神經網路模型：20世紀40年代，人們就開始了對神經網路的研究。1943 年，美國心理學家麥克洛奇（Mcculloch）和數學家皮茲（Pitts）提出了M-P模型，此模型比較簡單，但是意義重大。在模型中，通過把神經元看作個功能邏輯器件來實現演算法，從此開創了神經網路模型的理論研究。
(2)、Hebb規則：1949 年，心理學家赫布（Hebb）出版了《The Organization of Behavior》（行為組織學），他在書中提出了突觸連接強度可變的假設。這個假設認為學習過程最終發生在神經元之間的突觸部位，突觸的連接強度隨之突觸前後神經元的活動而變化。這一假設發展成為後來神經網路中非常著名的Hebb規則。這一法則告訴人們，神經元之間突觸的聯系強度是可變的，這種可變性是學習和記憶的基礎。Hebb法則為構造有學習功能的神經網路模型奠定了基礎。
(3)、感知器模型：1957 年，羅森勃拉特（Rosenblatt）以M-P 模型為基礎，提出了感知器（Perceptron）模型。感知器模型具有現代神經網路的基本原則，並且它的結構非常符合神經生理學。這是一個具有連續可調權值矢量的MP神經網路模型，經過訓練可以達到對一定的輸入矢量模式進行分類和識別的目的，它雖然比較簡單，卻是第一個真正意義上的神經網路。Rosenblatt 證明了兩層感知器能夠對輸入進行分類，他還提出了帶隱層處理元件的三層感知器這一重要的研究方向。Rosenblatt 的神經網路模型包含了一些現代神經計算機的基本原理，從而形成神經網路方法和技術的重大突破。
(4)、ADALINE網路模型： 1959年，美國著名工程師威德羅（B.Widrow）和霍夫（M.Hoff）等人提出了自適應線性元件(Adaptive linear element，簡稱Adaline)和Widrow-Hoff學習規則（又稱最小均方差演算法或稱δ規則）的神經網路訓練方法，並將其應用於實際工程，成為第一個用於解決實際問題的人工神經網路，促進了神經網路的研究應用和發展。ADALINE網路模型是一種連續取值的自適應線性神經元網路模型，可以用於自適應系統。

人工智慧的創始人之一Minsky和Papert對以感知器為代表的網路系統的功能及局限性從數學上做了深入研究，於1969年發表了轟動一時《Perceptrons》一書，指出簡單的線性感知器的功能是有限的，它無法解決線性不可分的兩類樣本的分類問題，如簡單的線性感知器不可能實現「異或」的邏輯關系等。這一論斷給當時人工神經元網路的研究帶來沉重的打擊。開始了神經網路發展史上長達10年的低潮期。
(1)、自組織神經網路SOM模型：1972年，芬蘭的KohonenT.教授，提出了自組織神經網路SOM(Self-Organizing feature map)。後來的神經網路主要是根據KohonenT.的工作來實現的。SOM網路是一類無導師學習網路，主要用於模式識別﹑語音識別及分類問題。它採用一種「勝者為王」的競爭學習演算法，與先前提出的感知器有很大的不同，同時它的學習訓練方式是無指導訓練，是一種自組織網路。這種學習訓練方式往往是在不知道有哪些分類類型存在時，用作提取分類信息的一種訓練。
(2)、自適應共振理論ART：1976年，美國Grossberg教授提出了著名的自適應共振理論ART(Adaptive Resonance Theory)，其學習過程具有自組織和自穩定的特徵。

(1)、Hopfield模型：1982年，美國物理學家霍普菲爾德（Hopfield）提出了一種離散神經網路，即離散Hopfield網路，從而有力地推動了神經網路的研究。在網路中，它首次將李雅普諾夫（Lyapunov）函數引入其中，後來的研究學者也將Lyapunov函數稱為能量函數。證明了網路的穩定性。1984年，Hopfield 又提出了一種連續神經網路，將網路中神經元的激活函數由離散型改為連續型。1985 年，Hopfield和Tank利用Hopfield神經網路解決了著名的旅行推銷商問題（Travelling Salesman Problem）。Hopfield神經網路是一組非線性微分方程。Hopfield的模型不僅對人工神經網路信息存儲和提取功能進行了非線性數學概括，提出了動力方程和學習方程，還對網路演算法提供了重要公式和參數，使人工神經網路的構造和學習有了理論指導，在Hopfield模型的影響下，大量學者又激發起研究神經網路的熱情，積極投身於這一學術領域中。因為Hopfield 神經網路在眾多方面具有巨大潛力，所以人們對神經網路的研究十分地重視，更多的人開始了研究神經網路，極大地推動了神經網路的發展。
(2)、Boltzmann機模型：1983年，Kirkpatrick等人認識到模擬退火演算法可用於NP完全組合優化問題的求解，這種模擬高溫物體退火過程來找尋全局最優解的方法最早由Metropli等人1953年提出的。1984年，Hinton與年輕學者Sejnowski等合作提出了大規模並行網路學習機，並明確提出隱單元的概念，這種學習機後來被稱為Boltzmann機。
Hinton和Sejnowsky利用統計物理學的感念和方法，首次提出的多層網路的學習演算法，稱為Boltzmann 機模型。
(3)、BP神經網路模型：1986年，儒默哈特（D.E.Ru melhart）等人在多層神經網路模型的基礎上，提出了多層神經網路權值修正的反向傳播學習演算法----BP演算法（Error Back-Propagation），解決了多層前向神經網路的學習問題，證明了多層神經網路具有很強的學習能力，它可以完成許多學習任務，解決許多實際問題。
(4)、並行分布處理理論：1986年，由Rumelhart和McCkekkand主編的《Parallel Distributed Processing：Exploration in the Microstructures of Cognition》，該書中，他們建立了並行分布處理理論，主要致力於認知的微觀研究，同時對具有非線性連續轉移函數的多層前饋網路的誤差反向傳播演算法即BP演算法進行了詳盡的分析，解決了長期以來沒有權值調整有效演算法的難題。可以求解感知機所不能解決的問題，回答了《Perceptrons》一書中關於神經網路局限性的問題，從實踐上證實了人工神經網路有很強的運算能力。
(5)、細胞神經網路模型：1988年，Chua和Yang提出了細胞神經網路（CNN）模型，它是一個細胞自動機特性的大規模非線性計算機模擬系統。Kosko建立了雙向聯想存儲模型（BAM），它具有非監督學習能力。
(6)、Darwinism模型：Edelman提出的Darwinism模型在90年代初產生了很大的影響，他建立了一種神經網路系統理論。
(7)、1988年，Linsker對感知機網路提出了新的自組織理論，並在Shanon資訊理論的基礎上形成了最大互信息理論，從而點燃了基於NN的信息應用理論的光芒。
(8)、1988年，Broomhead和Lowe用徑向基函數(Radialbasis function, RBF)提出分層網路的設計方法，從而將NN的設計與數值分析和線性適應濾波相掛鉤。
(9)、1991年，Haken把協同引入神經網路，在他的理論框架中，他認為，認知過程是自發的，並斷言模式識別過程即是模式形成過程。
(10)、1994年，廖曉昕關於細胞神經網路的數學理論與基礎的提出，帶來了這個領域新的進展。通過拓廣神經網路的激活函數類，給出了更一般的時滯細胞神經網路(DCNN)、Hopfield神經網路（HNN）、雙向聯想記憶網路（BAM）模型。
(11)、90年代初，Vapnik等提出了支持向量機(Supportvector machines, SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)維數的概念。
經過多年的發展，已有上百種的神經網路模型被提出。

深度學習(Deep Learning,DL)由Hinton等人於2006年提出，是機器學習的一個新領域。深度學習本質上是構建含有多隱層的機器學習架構模型，通過大規模數據進行訓練，得到大量更具代表性的特徵信息。深度學習演算法打破了傳統神經網路對層數的限制，可根據設計者需要選擇網路層數。

突觸是神經元之間相互連接的介面部分，即一個神經元的神經末梢與另一個神經元的樹突相接觸的交界面，位於神經元的神經末梢尾端。突觸是軸突的終端。
大腦可視作為1000多億神經元組成的神經網路。神經元的信息傳遞和處理是一種電化學活動．樹突由於電化學作用接受外界的刺激，通過胞體內的活動體現為軸突電位，當軸突電位達到一定的值則形成神經脈沖或動作電位；再通過軸突末梢傳遞給其它的神經元．從控制論的觀點來看；這一過程可以看作一個多輸入單輸出非線性系統的動態過程。
神經元的功能特性：（1）時空整合功能；（2）神經元的動態極化性；（3）興奮與抑制狀態；（4）結構的可塑性；（5）脈沖與電位信號的轉換；（6）突觸延期和不應期；（7）學習、遺忘和疲勞。

神經網路從兩個方面模擬大腦：
(1)、神經網路獲取的知識是從外界環境中學習得來的。
(2)、內部神經元的連接強度，即突觸權值，用於儲存獲取的知識。
神經網路系統由能夠處理人類大腦不同部分之間信息傳遞的由大量神經元連接形成的拓撲結構組成，依賴於這些龐大的神經元數目和它們之間的聯系，人類的大腦能夠收到輸入的信息的刺激由分布式並行處理的神經元相互連接進行非線性映射處理，從而實現復雜的信息處理和推理任務。
對於某個處理單元（神經元）來說，假設來自其他處理單元（神經元）i的信息為Xi，它們與本處理單元的互相作用強度即連接權值為Wi, i=0,1,…,n-1,處理單元的內部閾值為θ。那麼本處理單元（神經元）的輸入為：

，而處理單元的輸出為：

式中，xi為第i個元素的輸入，wi為第i個處理單元與本處理單元的互聯權重即神經元連接權值。f稱為激活函數或作用函數，它決定節點（神經元）的輸出。θ表示隱含層神經節點的閾值。

神經網路的主要工作是建立模型和確定權值，一般有前向型和反饋型兩種網路結構。通常神經網路的學習和訓練需要一組輸入數據和輸出數據對，選擇網路模型和傳遞、訓練函數後，神經網路計算得到輸出結果，根據實際輸出和期望輸出之間的誤差進行權值的修正，在網路進行判斷的時候就只有輸入數據而沒有預期的輸出結果。神經網路一個相當重要的能力是其網路能通過它的神經元權值和閾值的不斷調整從環境中進行學習，直到網路的輸出誤差達到預期的結果，就認為網路訓練結束。

對於這樣一種多輸入、單輸出的基本單元可以進一步從生物化學、電生物學、數學等方面給出描述其功能的模型。利用大量神經元相互連接組成的人工神經網路，將顯示出人腦的若干特徵，人工神經網路也具有初步的自適應與自組織能力。在學習或訓練過程中改變突觸權重wij值，以適應周圍環境的要求。同一網路因學習方式及內容不同可具有不同的功能。人工神經網路是一個具有學習能力的系統，可以發展知識，以至超過設計者原有的知識水平。通常，它的學習(或訓練)方式可分為兩種，一種是有監督(supervised)或稱有導師的學習，這時利用給定的樣本標准進行分類或模仿；另一種是無監督(unsupervised)學習或稱無導師學習，這時，只規定學習方式或某些規則，而具體的學習內容隨系統所處環境(即輸入信號情況)而異，系統可以自動發現環境特徵和規律性，具有更近似於人腦的功能。
在人工神經網路設計及應用研究中，通常需要考慮三個方面的內容，即神經元激活函數、神經元之間的連接形式和網路的學習(訓練)。

㈡ 人工神經網路的作用

人工神經網路（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世紀80 年代以來人工智慧領域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經元網路進行抽象， 建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網路。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網路或類神經網路。神經網路是一種運算模型，由大量的節點（或稱神經元）之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數（activation function）。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值，稱之為權重，這相當於人工神經網路的記憶。網路的輸出則依網路的連接方式，權重值和激勵函數的不同而不同。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。

最近十多年來，人工神經網路的研究工作不斷深入，已經取得了很大的進展，其在模式識別、智能機器人、自動控制、預測估計、生物、醫學、經濟等領域已成功地解決了許多現代計算機難以解決的實際問題，表現出了良好的智能特性。

中文名
人工神經網路
外文名
artificial neural network
別稱
ANN
應用學科
人工智慧
適用領域范圍
模式分類
精品薦讀

「蠢萌」的神經網路
作者：牛油果進化論
快速
導航
基本特徵

發展歷史

網路模型

學習類型

分析方法

特點優點

研究方向

發展趨勢

應用分析
神經元
如圖所示
a1~an為輸入向量的各個分量
w1~wn為神經元各個突觸的權值
b為偏置
f為傳遞函數，通常為非線性函數。以下默認為hardlim()
t為神經元輸出
數學表示 t=f(WA'+b)
W為權向量
A為輸入向量，A'為A向量的轉置
b為偏置
f為傳遞函數
可見，一個神經元的功能是求得輸入向量與權向量的內積後，經一個非線性傳遞函數得到一個標量結果。
單個神經元的作用：把一個n維向量空間用一個超平面分割成兩部分（稱之為判斷邊界），給定一個輸入向量，神經元可以判斷出這個向量位於超平面的哪一邊。
該超平面的方程: Wp+b=0
W權向量
b偏置
p超平面上的向量
基本特徵
人工神經網路是由大量處理單元互聯組成的非線性、自適應信息處理系統。它是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的，試圖通過模擬大腦神經網路處理、記憶信息的方式進行信息處理。
人工神經網路具有四個基本特徵：
（1）非線性 非線性關系是自然界的普遍特性。大腦的智慧就是一種非線性現象。人工神經元處於激活或抑制二種不同的狀態，這種行為在數學上表現為一種非線性關系。具有閾值的神經元構成的網路具有更好的性能，可以提高容錯性和存儲容量。
人工神經網路
（2）非局限性 一個神經網路通常由多個神經元廣泛連接而成。一個系統的整體行為不僅取決於單個神經元的特徵，而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過單元之間的大量連接模擬大腦的非局限性。聯想記憶是非局限性的典型例子。
（3）非常定性 人工神經網路具有自適應、自組織、自學習能力。神經網路不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時，非線性動力系統本身也在不斷變化。經常採用迭代過程描寫動力系統的演化過程。
（4）非凸性 一個系統的演化方向，在一定條件下將取決於某個特定的狀態函數。例如能量函數，它的極值相應於系統比較穩定的狀態。非凸性是指這種函數有多個極值，故系統具有多個較穩定的平衡態，這將導致系統演化的多樣性

㈢ 機器學習之人工神經網路演算法

機器學習中有一個重要的演算法，那就是人工神經網路演算法，聽到這個名稱相信大家能夠想到人體中的神經。其實這種演算法和人工神經有一點點相似。當然，這種演算法能夠解決很多的問題，因此在機器學習中有著很高的地位。下面我們就給大家介紹一下關於人工神經網路演算法的知識。
1.神經網路的來源
我們聽到神經網路的時候也時候近一段時間，其實神經網路出現有了一段時間了。神經網路的誕生起源於對大腦工作機理的研究。早期生物界學者們使用神經網路來模擬大腦。機器學習的學者們使用神經網路進行機器學習的實驗，發現在視覺與語音的識別上效果都相當好。在BP演算法誕生以後，神經網路的發展進入了一個熱潮。
2.神經網路的原理
那麼神經網路的學習機理是什麼？簡單來說，就是分解與整合。一個復雜的圖像變成了大量的細節進入神經元，神經元處理以後再進行整合，最後得出了看到的是正確的結論。這就是大腦視覺識別的機理，也是神經網路工作的機理。所以可以看出神經網路有很明顯的優點。
3.神經網路的邏輯架構
讓我們看一個簡單的神經網路的邏輯架構。在這個網路中，分成輸入層，隱藏層，和輸出層。輸入層負責接收信號，隱藏層負責對數據的分解與處理，最後的結果被整合到輸出層。每層中的一個圓代表一個處理單元，可以認為是模擬了一個神經元，若干個處理單元組成了一個層，若干個層再組成了一個網路，也就是」神經網路」。在神經網路中，每個處理單元事實上就是一個邏輯回歸模型，邏輯回歸模型接收上層的輸入，把模型的預測結果作為輸出傳輸到下一個層次。通過這樣的過程，神經網路可以完成非常復雜的非線性分類。
4.神經網路的應用。
圖像識別領域是神經網路中的一個著名應用，這個程序是一個基於多個隱層構建的神經網路。通過這個程序可以識別多種手寫數字，並且達到很高的識別精度與擁有較好的魯棒性。可以看出，隨著層次的不斷深入，越深的層次處理的細節越低。但是進入90年代，神經網路的發展進入了一個瓶頸期。其主要原因是盡管有BP演算法的加速，神經網路的訓練過程仍然很困難。因此90年代後期支持向量機演算法取代了神經網路的地位。
在這篇文章中我們大家介紹了關於神經網路的相關知識，具體的內容就是神經網路的起源、神經網路的原理、神經網路的邏輯架構和神經網路的應用，相信大家看到這里對神經網路知識有了一定的了解，希望這篇文章能夠幫助到大家。

㈣ 人工智慧神經網路論文

隨著科學技術的發展，人工神經網路技術得到了空前的發展，並且在諸多領域得到了廣泛的應用，為人工智慧化的發展提供了強大的動力。以下是我整理分享的人工智慧神經網路論文的相關資料，歡迎閱讀!

人工智慧神經網路論文篇一

人工神經網路的發展及應用

摘要隨著科學技術的發展，人工神經網路技術得到了空前的發展，並且在諸多領域得到了廣泛的應用，為人工智慧化的發展提供了強大的動力。人工神經網路的發展經歷了不同的階段，是人工智慧的重要組成部分，並且在發展過程中形成了自身獨特的特點。文章對人工神經網路的發展歷程進行回顧，並對其在各個領域的應用情況進行探討。

關鍵詞人工神經網路;發展;應用

隨著科學技術的發展，各個行業和領域都在進行人工智慧化的研究工作，已經成為專家學者研究的熱點。人工神經網路就是在人工智慧基礎上發展而來的重要分支，對人工智慧的發展具有重要的促進作用。人工神經網路從形成之初發展至今，經歷了不同的發展階段，並且在經濟、生物、醫學等領域得到了廣泛的應用，解決了許多技術上的難題。

1人工神經網路概述

關於人工神經網路，到目前為止還沒有一個得到廣泛認可的統一定義，綜合各專家學者的觀點可以將人工神經網路簡單的概括為是模仿人腦的結構和功能的計算機信息處理系統[1]。人工神經網路具有自身的發展特性，其具有很強的並行結構以及並行處理的能力，在實時和動態控制時能夠起到很好的作用;人工神經網路具有非線性映射的特性，對處理非線性控制的問題時能給予一定的幫助;人工神經網路可以通過訓練掌握數據歸納和處理的能力，因此在數學模型等難以處理時對問題進行解決;人工神經網路的適應性和集成性很強，能夠適應不同規模的信息處理和大規模集成數據的處理與控制;人工神經網路不但在軟體技術上比較成熟，而且近年來在硬體方面也得到了較大發展，提高了人工神經網路系統的信息處理能力。

2人工神經網路的發展歷程

2.1 萌芽時期

在20世紀40年代，生物學家McCulloch與數學家Pitts共同發表文章，第一次提出了關於神經元的模型M-P模型，這一理論的提出為神經網路模型的研究和開發奠定了基礎，在此基礎上人工神經網路研究逐漸展開。1951年，心理學家Hebb提出了關於連接權數值強化的法則，為神經網路的學習功能開發進行了鋪墊。之後生物學家Eccles通過實驗證實了突觸的真實分流，為神經網路研究突觸的模擬功能提供了真實的模型基礎以及生物學的依據[2]。隨後，出現了能夠模擬行為以及條件反射的處理機和自適應線性網路模型，提高了人工神經網路的速度和精準度。這一系列研究成果的出現為人工神經網路的形成和發展提供了可能。

2.2 低谷時期

在人工神經網路形成的初期，人們只是熱衷於對它的研究，卻對其自身的局限進行了忽視。Minskyh和Papert通過多年對神經網路的研究，在1969年對之前所取得的研究成果提出了質疑，認為當前研究出的神經網路只合適處理比較簡單的線性問題，對於非線性問題以及多層網路問題卻無法解決。由於他們的質疑，使神經網路的發展進入了低谷時期，但是在這一時期，專家和學者也並沒有停止對神經網路的研究，針對他們的質疑也得出一些相應的研究成果。

2.3 復興時期

美國的物理學家Hopfield在1982年提出了新的神經網路模型，並通過實驗證明在滿足一定的條件時，神經網路是能夠達到穩定的狀態的。通過他的研究和帶動，眾多專家學者又重新開始了對人工神經網路方面的研究，推動了神經網路的再一次發展[3]。經過專家學者的不斷努力，提出了各種不同的人工神經網路的模型，神經網路理論研究不斷深化，新的理論和方法層出不窮，使神經網路的研究和應用進入了一個嶄新的時期。

2.4 穩步發展時期

隨著人工神經網路研究在世界范圍內的再次興起，我國也迎來了相關理論研究的熱潮，在人工神經網路和計算機技術方面取得了突破性的進展。到20世紀90年代時，國內對於神經網路領域的研究得到了進一步的完善和發展，而且能夠利用神經網路對非線性的系統控制問題進行解決，研究成果顯著。隨著各類人工神經網路的相關刊物的創建和相關學術會議的召開，我國人工神經網路的研究和應用條件逐步改善，得到了國際的關注。

隨著人工神經網路的穩步發展，逐漸建立了光學神經網路系統，利用光學的強大功能，提高了人工神經網路的學習能力和自適應能力。對非線性動態系統的控制問題，採取有效措施，提高超平面的光滑性，對其精度進行改進。之後有專家提出了關於人工神經網路的抽取演算法，雖然保證了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神經網路的效率，因此在此基礎上又提出了改進演算法FERNN。混沌神經網路的發展也得到了相應的進步，提高了神經網路的泛化能力。

3人工神經網路的應用

3.1 在信息領域中的應用

人工神經網路在信息領域中的應用主要體現在信息處理和模式識別兩個方面。由於科技的發展，當代信息處理工作越來越復雜，利用人工神經網路系統可以對人的思維進行模仿甚至是替代，面對問題自動診斷和解決，能夠輕松解決許多傳統方法無法解決的問題，在軍事信息處理中的應用極為廣泛[4]。模式識別是對事物表象的各種信息進行整理和分析，對事物進行辨別和解釋的一個過程，這樣對信息進行處理的過程與人類大腦的思維方式很相像。模式識別的方法可以分為兩種，一種是統計模式識別，還有一種是結構模式識別，在語音識別和指紋識別等方面得到了廣泛的應用。

3.2 在醫學領域的應用

人工神經網路對於非線性問題處理十分有效，而人體的構成和疾病形成的原因十分復雜，具有不可預測性，在生物信號的表現形式和變化規律上也很難掌握，信息檢測和分析等諸多方面都存在著復雜的非線性聯系，所以應用人工神經網路決解這些非線性問題具有特殊意義[5]。目前，在醫學領域中的應用涉及到理論和臨床的各個方面，最主要的是生物信號的檢測和自動分析以及專家系統等方面的應用。

3.3 在經濟領域中的應用

經濟領域中的商品價格、供需關系、風險系數等方面的信息構成也十分復雜且變幻莫測，人工神經網路可以對不完整的信息以及模糊不確定的信息進行簡單明了的處理，與傳統的經濟統計方法相比具有其無法比擬的優勢，數據分析的穩定性和可靠性更強。

3.4 在其他領域的應用

人工神經網路在控制領域、交通領域、心理學領域等方面都有很廣泛的應用，能夠對高難度的非線性問題進行處理，對交通運輸方面進行集成式的管理，以其高適應性和優秀的模擬性能解決了許多傳統方法無法解決的問題，促進了各個領域的快速發展。

4總結

隨著科技的發展，人工智慧系統將進入更加高級的發展階段，人工神經網路也將得到更快的發展和更加廣泛的應用。人工神經網路也許無法完全對人腦進行取代，但是其特有的非線性信息處理能力解決了許多人工無法解決的問題，在智能系統的各個領域中得到成功應用，今後的發展趨勢將向著更加智能和集成的方向發展。

參考文獻

[1]徐用懋，馮恩波.人工神經網路的發展及其在控制中的應用[J].化工進展，1993(5)：8-12，20.

[2]湯素麗，羅宇鋒.人工神經網路技術的發展與應用[J].電腦開發與應用，2009(10)：59-61.

[3]李會玲，柴秋燕.人工神經網路與神經網路控制的發展及展望[J].邢台職業技術學院學報，2009(5)：44-46.

[4]過效傑，祝彥知.人工神經網路的發展及其在岩土工程領域研究現狀[J].河南水利，2004(1)：22-23.

[5]崔永華.基於人工神經網路的河流匯流預報模型及應用研究[D].鄭州大學，2006.

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㈤ 人工智慧：什麼是人工神經網路

許多 人工智慧 計算機系統的核心技術是人工神經網路(ANN)，而這種網路的靈感來源於人類大腦中的生物結構。

通過使用連接的「神經元」結構，這些網路可以通過「學習」並在沒有人類參與的情況下處理和評估某些數據。

這樣的實際實例之一是使用人工神經網路(ANN)識別圖像中的對象。在構建一個識別「貓「圖像的一個系統中，將在包含標記為「貓」的圖像的數據集上訓練人工神經網路，該數據集可用作任何進行分析的參考點。正如人們可能學會根據尾巴或皮毛等獨特特徵來識別狗一樣，人工神經網路(ANN)也可以通過將每個圖像分解成不同的組成部分(如顏色和形狀)進行識別。

實際上，神經網路提供了位於託管數據之上的排序和分類級別，可基於相似度來輔助數據的聚類和分組。可以使用人工神經網路(ANN)生成復雜的垃圾郵件過濾器，查找欺詐行為的演算法以及可以精確了解情緒的客戶關系工具。

人工神經網路如何工作

人工神經網路的靈感來自人腦的神經組織，使用類似於神經元的計算節點構造而成，這些節點沿著通道(如神經突觸的工作方式)進行信息交互。這意味著一個計算節點的輸出將影響另一個計算節點的處理。

神經網路標志著人工智慧發展的巨大飛躍，在此之前，人工智慧一直依賴於使用預定義的過程和定期的人工干預來產生所需的結果。人工神經網路可以使分析負載分布在多個互連層的網路中，每個互連層包含互連節點。在處理信息並對其進行場景處理之後，信息將傳遞到下一個節點，然後向下傳遞到各個層。這個想法是允許將其他場景信息接入網路，以通知每個階段的處理。

單個「隱藏」層神經網路的基本結構

就像漁網的結構一樣，神經網路的一個單層使用鏈將處理節點連接在一起。大量的連接使這些節點之間的通信得到增強，從而提高了准確性和數據處理吞吐量。

然後，人工神經網路將許多這樣的層相互疊放以分析數據，從而創建從第一層到最後一層的輸入和輸出數據流。盡管其層數將根據人工神經網路的性質及其任務而變化，但其想法是將數據從一層傳遞到另一層，並隨其添加附加的場景信息。

人腦是用3D矩陣連接起來的，而不是大量堆疊的圖層。就像人類大腦一樣，節點在接收到特定刺激時會在人工神經網路上「發射」信號，並將信號傳遞到另一個節點。但是，對於人工神經網路，輸入信號定義為實數，輸出為各種輸入的總和。

這些輸入的值取決於它們的權重，該權重用於增加或減少與正在執行的任務相對應的輸入數據的重要性。其目標是採用任意數量的二進制數值輸入並將其轉換為單個二進制數值輸出。

更復雜的神經網路提高了數據分析的復雜性

早期的神經網路模型使用淺層結構，其中只使用一個輸入和輸出層。而現代的系統由一個輸入層和一個輸出層組成，其中輸入層首先將數據輸入網路，多個「隱藏」層增加了數據分析的復雜性。

這就是「深度學習」一詞的由來——「深度」部分專門指任何使用多個「隱藏」層的神經網路。

聚會的例子

為了說明人工神經網路在實際中是如何工作的，我們將其簡化為一個實際示例。

想像一下你被邀請參加一個聚會，而你正在決定是否參加，這可能需要權衡利弊，並將各種因素納入決策過程。在此示例中，只選擇三個因素——「我的朋友會去嗎?」、「聚會地點遠嗎?」、「天氣會好嗎?」

通過將這些考慮因素轉換為二進制數值，可以使用人工神經網路對該過程進行建模。例如，我們可以為「天氣」指定一個二進制數值，即『1'代表晴天，『0'代表惡劣天氣。每個決定因素將重復相同的格式。

然而，僅僅賦值是不夠的，因為這不能幫助你做出決定。為此需要定義一個閾值，即積極因素的數量超過消極因素的數量。根據二進制數值，合適的閾值可以是「2」。換句話說，在決定參加聚會之前，需要兩個因素的閾值都是「1」，你才會決定去參加聚會。如果你的朋友要參加聚會(『1')，並且天氣很好(『1')，那麼這就表示你可以參加聚會。

如果天氣不好(『0')，並且聚會地點很遠(『0')，則達不到這一閾值，即使你的朋友參加(『1')，你也不會參加聚會。

神經加權

誠然，這是神經網路基本原理的一個非常基本的例子，但希望它有助於突出二進制值和閾值的概念。然而，決策過程要比這個例子復雜得多，而且通常情況下，一個因素比另一個因素對決策過程的影響更大。

要創建這種變化，可以使用「神經加權」——-通過乘以因素的權重來確定因素的二進制值對其他因素的重要性。

盡管示例中的每個注意事項都可能使你難以決策，但你可能會更重視其中一個或兩個因素。如果你不願意在大雨中出行去聚會，那惡劣的天氣將會超過其他兩個考慮因素。在這一示例中，可以通過賦予更高的權重來更加重視天氣因素的二進制值：

天氣= w5

朋友= w2

距離= w2

如果假設閾值現在已設置為6，則惡劣的天氣(值為0)將阻止其餘輸入達到所需的閾值，因此該節點將不會「觸發」(這意味著你將決定不參加聚會)。

雖然這是一個簡單的示例，但它提供了基於提供的權重做出決策的概述。如果要將其推斷為圖像識別系統，則是否參加聚會(輸入)的各種考慮因素將是給定圖像的折衷特徵，即顏色、大小或形狀。例如，對識別狗進行訓練的系統可以對形狀或顏色賦予更大的權重。

當神經網路處於訓練狀態時，權重和閾值將設置為隨機值。然後，當訓練數據通過網路傳遞時將不斷進行調整，直到獲得一致的輸出為止。

神經網路的好處

神經網路可以有機地學習。也就是說，神經網路的輸出結果並不受輸入數據的完全限制。人工神經網路可以概括輸入數據，使其在模式識別系統中具有價值。

他們還可以找到實現計算密集型答案的捷徑。人工神經網路可以推斷數據點之間的關系，而不是期望數據源中的記錄是明確關聯的。

它們也可以是容錯的。當神經網路擴展到多個系統時，它們可以繞過無法通信的缺失節點。除了圍繞網路中不再起作用的部分進行路由之外，人工神經網路還可以通過推理重新生成數據，並幫助確定不起作用的節點。這對於網路的自診斷和調試非常有用。

但是，深度神經網路提供的最大優勢是能夠處理和聚類非結構化數據，例如圖片、音頻文件、視頻、文本、數字等數據。在分析層次結構中，每一層節點都在前一層的輸出上進行訓練，深層神經網路能夠處理大量的這種非結構化數據，以便在人類處理分析之前找到相似之處。

神經網路的例子

神經網路應用還有許多示例，可以利用它從復雜或不精確數據中獲得見解的能力。

圖像識別人工神經網路可以解決諸如分析特定物體的照片等問題。這種演算法可以用來區分狗和貓。更重要的是，神經網路已經被用於只使用細胞形狀信息來診斷癌症。

近30年來，金融神經網路被用於匯率預測、股票表現和選擇預測。神經網路也被用來確定貸款信用評分，學習正確識別良好的或糟糕的信用風險。而電信神經網路已被電信公司用於通過實時評估網路流量來優化路由和服務質量。

㈥ 人工神經網路的應用分析

經過幾十年的發展，神經網路理論在模式識別、自動控制、信號處理、輔助決策、人工智慧等眾多研究領域取得了廣泛的成功。下面介紹神經網路在一些領域中的應用現狀。 在處理許多問題中，信息來源既不完整，又包含假象，決策規則有時相互矛盾，有時無章可循，這給傳統的信息處理方式帶來了很大的困難，而神經網路卻能很好的處理這些問題，並給出合理的識別與判斷。
1.信息處理
現代信息處理要解決的問題是很復雜的，人工神經網路具有模仿或代替與人的思維有關的功能， 可以實現自動診斷、問題求解，解決傳統方法所不能或難以解決的問題。人工神經網路系統具有很高的容錯性、魯棒性及自組織性，即使連接線遭到很高程度的破壞， 它仍能處在優化工作狀態，這點在軍事系統電子設備中得到廣泛的應用。現有的智能信息系統有智能儀器、自動跟蹤監測儀器系統、自動控制制導系統、自動故障診斷和報警系統等。
2. 模式識別
模式識別是對表徵事物或現象的各種形式的信息進行處理和分析，來對事物或現象進行描述、辨認、分類和解釋的過程。該技術以貝葉斯概率論和申農的資訊理論為理論基礎，對信息的處理過程更接近人類大腦的邏輯思維過程。現在有兩種基本的模式識別方法，即統計模式識別方法和結構模式識別方法。人工神經網路是模式識別中的常用方法，近年來發展起來的人工神經網路模式的識別方法逐漸取代傳統的模式識別方法。經過多年的研究和發展，模式識別已成為當前比較先進的技術，被廣泛應用到文字識別、語音識別、指紋識別、遙感圖像識別、人臉識別、手寫體字元的識別、工業故障檢測、精確制導等方面。 由於人體和疾病的復雜性、不可預測性，在生物信號與信息的表現形式上、變化規律（自身變化與醫學干預後變化）上，對其進行檢測與信號表達，獲取的數據及信息的分析、決策等諸多方面都存在非常復雜的非線性聯系，適合人工神經網路的應用。目前的研究幾乎涉及從基礎醫學到臨床醫學的各個方面，主要應用在生物信號的檢測與自動分析，醫學專家系統等。
1. 生物信號的檢測與分析
大部分醫學檢測設備都是以連續波形的方式輸出數據的，這些波形是診斷的依據。人工神經網路是由大量的簡單處理單元連接而成的自適應動力學系統， 具有巨量並行性，分布式存貯，自適應學習的自組織等功能，可以用它來解決生物醫學信號分析處理中常規法難以解決或無法解決的問題。神經網路在生物醫學信號檢測與處理中的應用主要集中在對腦電信號的分析，聽覺誘發電位信號的提取、肌電和胃腸電等信號的識別，心電信號的壓縮，醫學圖像的識別和處理等。
2. 醫學專家系統
傳統的專家系統，是把專家的經驗和知識以規則的形式存儲在計算機中，建立知識庫，用邏輯推理的方式進行醫療診斷。但是在實際應用中，隨著資料庫規模的增大，將導致知識「爆炸」，在知識獲取途徑中也存在「瓶頸」問題，致使工作效率很低。以非線性並行處理為基礎的神經網路為專家系統的研究指明了新的發展方向， 解決了專家系統的以上問題，並提高了知識的推理、自組織、自學習能力，從而神經網路在醫學專家系統中得到廣泛的應用和發展。在麻醉與危重醫學等相關領域的研究中，涉及到多生理變數的分析與預測，在臨床數據中存在著一些尚未發現或無確切證據的關系與現象，信號的處理，干擾信號的自動區分檢測，各種臨床狀況的預測等，都可以應用到人工神經網路技術。 1. 市場價格預測
對商品價格變動的分析，可歸結為對影響市場供求關系的諸多因素的綜合分析。傳統的統計經濟學方法因其固有的局限性，難以對價格變動做出科學的預測，而人工神經網路容易處理不完整的、模糊不確定或規律性不明顯的數據，所以用人工神經網路進行價格預測是有著傳統方法無法相比的優勢。從市場價格的確定機制出發，依據影響商品價格的家庭戶數、人均可支配收入、貸款利率、城市化水平等復雜、多變的因素，建立較為准確可靠的模型。該模型可以對商品價格的變動趨勢進行科學預測，並得到准確客觀的評價結果。
2. 風險評估
風險是指在從事某項特定活動的過程中，因其存在的不確定性而產生的經濟或財務的損失、自然破壞或損傷的可能性。防範風險的最佳辦法就是事先對風險做出科學的預測和評估。應用人工神經網路的預測思想是根據具體現實的風險來源， 構造出適合實際情況的信用風險模型的結構和演算法，得到風險評價系數，然後確定實際問題的解決方案。利用該模型進行實證分析能夠彌補主觀評估的不足，可以取得滿意效果。 從神經網路模型的形成開始，它就與心理學就有著密不可分的聯系。神經網路抽象於神經元的信息處理功能，神經網路的訓練則反映了感覺、記憶、學習等認知過程。人們通過不斷地研究， 變化著人工神經網路的結構模型和學習規則，從不同角度探討著神經網路的認知功能，為其在心理學的研究中奠定了堅實的基礎。近年來，人工神經網路模型已經成為探討社會認知、記憶、學習等高級心理過程機制的不可或缺的工具。人工神經網路模型還可以對腦損傷病人的認知缺陷進行研究，對傳統的認知定位機制提出了挑戰。
雖然人工神經網路已經取得了一定的進步，但是還存在許多缺陷，例如：應用的面不夠寬闊、結果不夠精確；現有模型演算法的訓練速度不夠高；演算法的集成度不夠高；同時我們希望在理論上尋找新的突破點， 建立新的通用模型和演算法。需進一步對生物神經元系統進行研究，不斷豐富人們對人腦神經的認識。

㈦ 記憶的目標是優化決策，記憶的短暫性和持久性一樣重要

①記憶具有短暫性的最直觀原因是為新記憶騰地方。②然而，大腦有很多的神經元和突觸，似乎能存儲的記憶比一個人實際能存儲的要多很多。據估計，人類大腦中大約有800-900億個神經元(Azevedo et al., 2009).，如果只為特定事件的記憶保留十分之一的容量，那麼根據對自聯想網路容量的計算估計，一個人可以可靠地存儲大約10億個人的記憶 (Amit et al., 1985)。 此外，當我們考慮稀疏編碼的記憶時，這個數字可以增加幾個數量級 (Amari, 1989)。③顯然，記憶的容量比實際上要的多，那為什麼進化卻讓人的大腦不能如實記憶信息？換言之，既然記憶的持久性有看似明顯的好處，那記憶的短暫性是否有其他好處？

①我們認為，在這一個既變化又嘈雜的世界中，記憶短暫性是必需的。在不斷變化的環境中，遺忘是適應性的，因為它允許更靈活的行為；在嘈雜的世界中，遺忘是適應性的，因為它防止了對特殊事件的過度擬合。②基於這一觀點，記憶的永久性並不總是有用的，例如，對於世界上短暫或不常見的方面，記憶的持久性將是有害的，因為它可能導致不靈活的行為、不正確的預測；而只有在保持經驗的那些相對穩定、預測新經驗的方面時，持久性才是有用的。③因此，只有通過持久性和短暫性的相互作用，記憶才能表現出真正的目的：利用過去智能指導決策(Dudai and Carruthers,2005; Schacter et al., 2007).④下面，我們回顧了使用短暫性來增加行為靈活性和促進泛化的計算案例。此外，我們還確定了短暫性在計算上的使用方式和它在大腦中的實現方式之間的相似性。

神經網路：

對於使用分布式表示的神經網路，新的學習是一個重大的挑戰(French,1999;Lewandowsky and Li, 1995; McCloskey and Cohen, 1989; Ratcliff,1990)。挑戰有兩個方面：新的學習可能會覆蓋以前的記憶（即災難性干擾）；新的學習又會受到已有記憶的阻礙（即積極主動的相互干擾） (Burgess et al., 1991; McCloskey and Cohen, 1989; Palm, 2013; Siegle and Hasselmo, 2002)。這是神經網路中的「穩定性與可塑性」困境(Abraham and Robins, 2005; Carpenter and Grossberg, 1987)。根據傳統的觀點，記憶的持久性與行為的靈活性是不相容的，因為一個善於保持持久記憶的網路將很難學習新的信息，特別是如果它與以前的經驗相沖突的話。

然而，最近使用外部記憶設備或突觸的神經網路模型在多個時間尺度上變化，挑戰了這種困境的普遍性 (Graves et al., 2016; Kirkpatrick et al., 2017; Santoro et al., 2016)。此外，大腦可以用來解決這個難題的另一個策略是使用正交表示，對經驗進行稀疏編碼，這可能是由模式分離過程引起的(Yassa and Stark, 2011)。記憶的語境依賴性就是這種策略的一個例子：通過保持正交模式，在特定語境中編碼的記憶更可能在該語境中表達，而不是在其他語境中 (Maren et al.,2013)。這種策略最大限度地增加了可以在不受干擾的情況下可以存儲在神經網路中的模式數量(Amari, 1989).。

大腦：

然而，在動態環境中，無論容量有何限制，丟棄過時的信息也很重要 (Kraemer and Golding, 1997)。如果環境改變了，但我們的記憶沒有改變，那麼我們可能會堅持舊記憶，損害我們自己。因此，短暫性可以通過消除過時的信息來促進決策，從而使有機體能夠更有效地應對其環境的變化。

最近的研究提供了證據，證明遺忘是動態環境中靈活行為所必需的(Dong et al., 2016; Epp et al., 2016; Shuai et al., 2010)。Shuai和他的同事訓練蒼蠅辨別兩種氣味（A和B），並發現抑制Rac1能減緩遺忘。抑制RAC1的蒼蠅組表現出逆轉學習（A-或B+）受損，說明保留的記憶影響了新的學習；激活RAC1的蒼蠅組結果相反，舊記憶的遺忘促進了逆轉學習。這種模式的結果擴展到五種不同的蒼蠅，它們被設計來表達與自閉症譜系障礙相關的突變，而自閉症譜系障礙也會干擾Rac的活動，所有這些Rac功能受損的蒼蠅都表現出遺忘受損，而這反過來又損害了反向學習(Shuai et al., 2010)

別的研究也表明了相同的結果。Epp and colleagues (2016)研究了遺忘（由神經發生介導）後的逆轉學習，實驗中，他們訓練老鼠在水迷宮中找到位置固定的平台，隨後在同一個迷宮中對小鼠進行再訓練，但平台被移到相反的位置。結果是，海馬神經發生水平增強的小鼠能更有效地找到新的平台位置（海馬神經發生的增加將會導致最初位置的遺忘）；而海馬神經發生水平降低的小鼠時，觀察到相反的模式，因為神經發生的抑制維持了最初位置的記憶，干擾了新位置的學習。

在情境-氣味配對任務中也觀察到類似的結果 (Epp et al., 2016)。訓練後，神經發生的增加會導致已學的成對關聯的遺忘，但有助於隨後的反向學習。但是，這種促進並不是在任何學習中都適用，只有在與原始學習有明顯沖突的情況下，才能觀察到新學習的益處，比如，神經發生增加的小鼠若接受的是一種新的環境-氣味配對訓練時，沒有表現出益處。這些發現表明，成人海馬神經發生促進遺忘，遺忘通過去除或削弱過時信息增強行為靈活性。研究神經發生和靈活性之間關系的相關論文有：Burghardt et al. (2012); Garthe et al. (2009), (2016); Luu et al. (2012); Swan et al. (2014); and Winocur et al. (2012).

引用文獻：

Azevedo et al., 2009：我們發現成年男性大腦中平均含有861±81億個神經細胞（神經元）和846±98億個神經細胞（非神經元）。就神經元和非神經元細胞的數量而言，人類大腦是一個等距放大的靈長類大腦。

Amari, 1989：當要存儲的編碼模式的大部分組件是0，只有一小部分組件的比率是1時，編碼方案被稱為稀疏的。詳細分析了稀疏編碼聯想存儲器的存儲容量和信息容量，證明了其與神經元數目n logn的比例關系，與一般的非稀疏編碼方案（約0.15n）相比，該比例關系非常大。

Dudai and Carruthers,2005：研究表明記憶可能是過去的印記，對未來的認知過程至關重要。

Schacter et al., 2007：想像未來在很大程度上依賴於可以記憶過去的神經機制。這些發現引出了前瞻性大腦的概念，即大腦的一個關鍵功能是利用存儲的信息來想像、模擬和預測未來可能發生的事件。根據這個想法，我們認為，像記憶這樣的過程可以有效地重新概念化。

French,1999：本文研究了神經網路中災難性遺忘問題的產生原因、後果及多種解決方法。這篇綜述將考慮大腦是如何克服這個問題的，同時也將探討這個解決方案對分布式連接網路的影響

McCloskey and Cohen, 1989：本文討論連接主義網路中的災難性干擾。當網路按順序訓練時，新的學習可能會對舊的學習產生災難性的干擾。對干擾原因的分析表明，當新的學習可能改變表示舊學習所涉及的權值時，至少會發生一些干擾，模擬結果僅表明在某些特定的網路中，干擾是災難性的。

Ratcliff,1990：利用反向傳播學習規則對基於編碼器模型的多層存儲器連接模型進行了評價。這些模型被應用到標準的識別記憶過程中，在這些過程中，項目被依次研究，然後測試其保留率。這些模型中的順序學習導致兩個主要問題。首先，學得好的信息會隨著新信息的學習而迅速被遺忘。第二，學習項目和新項目之間的區別要麼隨著學習的進行而減少，要麼是非單調的。為了解決這些問題，我們研究了多層模型中的網路操作和多層模型的幾種變體，包括一個帶有預學習內存的模型和一個上下文模型，但是沒有一個解決了這些問題。所討論的問題對應用於人類記憶和任務的連接主義模型提供了限制，在這些任務中，要學習的信息在學習過程中並不全部可用。

Burgess et al., 1991：建立了一個神經網路模型，該模型能將人類記憶實驗的結果記錄在學習項目表上。綜述了學習列表的心理學實驗。Hopfield-Parisi型神經網路被用來模擬序列回憶中順序效應的許多簡單特徵。用模擬的方法研究了項目的召回率與其數量、在列表中的位置和相似度的函數關系。更復雜的實驗涉及不同類別的項目，使用相關的活動模式進行建模。通過考慮權重分布和信噪比參數，了解模型的工作原理。

Palm, 2013：介紹了近40年來神經聯想記憶的理論、實踐和技術發展。指出了關聯記憶模式稀疏編碼的重要性。文中還提到了聯想記憶網路在大規模腦建模中的應用。

Siegle and Hasselmo, 2002：連接主義模型被認為是理解心理障礙的本質和指導其評估的有希望的工具。具體來說，連接主義模型可以指導評估過程的以下方面：了解哪些結構與評估相關，設計評估這些結構的方法，以及了解評估數據中的個體差異。

Abraham and Robins, 2005：記憶維持被廣泛認為涉及在學習過程中在相關神經迴路中設置的突觸重量的長期保留。然而，盡管最近出現了令人興奮的技術進步，但還無法通過實驗證實這一直觀的吸引人的假設。人工神經網路提供了一種可供選擇的方法，因為它們允許在學習和保持過程中連續監測單個連接權重。在這種模型中，如果網路要在學習新信息的同時保留先前存儲的材料，則需要不斷改變連接權重。因此，突觸變化的持續時間並不一定定義記憶的持久性；相反，很可能需要調節突觸穩定性和突觸可塑性的平衡，才能在真實的神經元迴路中獲得最佳的記憶保持。

Carpenter and Grossberg, 1987：自適應共振結構是一種神經網路，它能實時地自組織穩定的模式識別碼，以響應任意的輸入模式序列。本文介紹了ART2，一類自適應共振結構，ART2體系結構體現了許多設計原則的解決方案，例如穩定性-可塑性權衡、搜索-直接訪問權衡和匹配-重置權衡。

Graves et al., 2016：人工神經網路在感覺處理、序列學習和強化學習方面有著顯著的優勢，但由於缺乏外部記憶，它在表示變數和數據結構以及長時間存儲數據方面的能力有限。這里我們介紹了一個機器學習模型，稱為可微神經計算機（DNC），它由一個可以讀寫外部存儲器矩陣的神經網路組成，類似於傳統計算機中的隨機存取存儲器。像傳統的計算機一樣，它可以使用內存來表示和操作復雜的數據結構，但是，像神經網路一樣，它可以從數據中學習這樣做。結果表明，DNC有能力解決沒有外部讀寫存儲器的神經網路無法完成的復雜、結構化任務。

Kirkpatrick et al., 2017：以順序方式學習任務的能力對人工智慧的發展至關重要。到目前為止，神經網路還不能做到這一點。我們表明，有可能克服這一限制，並培訓網路，使其能夠保持對長期沒有經歷的任務的專門知識，我們通過有選擇地減緩對那些任務重要的權重的學習來記住舊任務結果，證明了我們的方法是可伸縮和有效的。

Santoro et al., 2016：在系統整合的過程中，有一個從依賴於詳細的情節記憶到普遍的示意記憶的轉變。這種轉換有時被稱為「記憶轉換」，這里我們展示了記憶轉換以前未被重視的優點，即它在動態環境中增強強化學習的能力。我們開發了一個神經網路，它被訓練在獎賞地點不斷變化的覓食任務中尋找獎賞。該網路可以使用特定位置的存儲器（情節存儲器）和位置的統計模式（示意存儲器）來指導其搜索。我們的工作重新提出了為什麼會發生記憶轉換的理論問題，將焦點從避免記憶干擾轉移到跨多個時間尺度加強強化學習

Yassa and Stark, 2011：區分相似經歷的能力是情景記憶的一個重要特徵。這種能力長期以來被假設需要海馬體，計算模型表明它依賴於模式分離。然而，關於海馬體在模式分離中的作用的經驗數據直到最近才有，本文綜述了幾類數據。我們討論了老化和成年神經發生對模式分離的影響，同時也強調了跨物種和跨途徑連接的幾個挑戰，並提出了未來的研究方向。

Maren et al.,2013：語境圍繞著事件並賦予事件以意義；它們對於回憶過去、解釋現在和預測未來至關重要。事實上，大腦將信息語境化的能力允許巨大的認知和行為靈活性。對嚙齒動物和人類的巴甫洛夫恐懼調節和消失的研究表明，包括海馬體、杏仁核和內側前額葉皮層在內的神經迴路參與了學習和記憶過程，從而使情境依賴行為得以實現。

Kraemer and Golding, 1997：本文綜述了人類適應性遺忘的研究現狀，並提出了動物適應性遺忘的觀點。討論內容包括關於遺忘的理論預設，對動物適應性遺忘的選擇性現象的回顧，對這種遺忘的可能機制（可恢復性）的描述，以及這一分析對記憶的心理和神經生物學方法的影響處理。

Dong et al., 2016：在這項研究中，我們使用反向學習任務來測量果蠅的行為靈活性，並確定果蠅中多個自閉症風險基因同源物功能缺失突變的影響。5個具有不同分子功能的孤獨症危險基因的突變都導致了類似的行為不靈活表型，表現為逆轉學習障礙。這些逆轉學習缺陷是由於無法遺忘，或者更確切地說，是由於無法激活Rac1（Ras相關的C3肉毒毒素底物1）依賴性遺忘。因此，行為誘發的Rac1依賴性遺忘激活對孤獨症風險基因具有聚合功能。

Epp et al., 2016：通過控制海馬神經發生的水平，我們發現神經發生調節這種形式的主動干預。海馬神經發生的增加削弱了現有的記憶，從而促進了新的、相互沖突的信息在小鼠中的編碼。相反，神經發生的減少穩定了現有的記憶，並阻礙了新的、相互沖突的信息的編碼。這些結果表明，減少主動干擾是神經發生誘發遺忘的適應性益處。

Shuai et al., 2010：最初獲得的記憶如果不鞏固就會迅速消失。這種記憶衰退被認為是由於新獲得的記憶固有的不穩定性，或者是由於隨後獲得的信息的干擾。本文報道果蠅G蛋白Rac依賴性遺忘機制在被動記憶衰退和干擾性遺忘中的作用。Rac活性的抑制導致早期記憶衰退的減慢，從幾個小時延長到一天以上，並阻斷干擾引起的遺忘。相反，蘑菇體神經元Rac活性的升高會加速記憶衰退。這種遺忘機制不影響記憶獲得，獨立於Rutabaga腺苷酸環化酶介導的記憶形成機制。內源性Rac激活在不同時間尺度上被誘發，在被動衰退中逐漸喪失記憶，在逆轉學習中急性記憶消失。我們認為Rac在肌動蛋白細胞骨架重塑中的作用可能與記憶喪失有關

Burghardt et al. (2012)：海馬體參與分離記憶，這是一種利用模式分離的神經過程並允許認知靈活性的能力。我們使用主動迴避任務的變體和兩種獨立的方法，即切除成年出生的神經元、海馬局部X射線照射和膠質纖維酸性蛋白陽性神經前體細胞的基因消融，評估了成年海馬神經發生在認知靈活性中的作用。結果證明，當成人的神經發生需要改變對刺激誘發記憶的學習反應時，它有助於認知靈活性

Garthe et al. (2009)：盡管在過去的幾年裡取得了巨大的進展，新生顆粒細胞對成年海馬功能的具體貢獻仍不清楚。我們假設為了解決這個問題，必須特別注意學習測試的具體設計、分析和解釋。因此，我們設計了一個行為實驗，根據計算模型得出的假設，預測新的神經元可能與學習條件特別相關，在學習條件中，新的方面在熟悉的情況下出現，從而對水迷宮的參考記憶版本中的（再）學習的質量方面提出了很高的要求替莫唑胺（TMZ）對成人神經發生的任務抑制引起高度特異性的學習障礙。小鼠在隱藏平台版的Morris水迷宮中進行測試（每天6次，持續5天，第4天平台位置反轉）。在四個治療周期結束後4周進行測試，以盡量減少測試時潛在可招募的新神經元數量。神經發生的減少並沒有改變CA3和齒狀回的長時程增強，但消除了齒狀回LTP中屬於新生神經元的部分。TMZ在測試時沒有任何明顯的副作用，並且治療組和對照組都學會了尋找隱藏的平台。然而，對搜索策略的定性分析顯示，治療組小鼠並沒有向空間精確的搜索策略前進，特別是在學習改變的目標位置（逆轉）時。因此，齒狀回中的新神經元似乎對於增加海馬依賴性學習質量參數的靈活性是必要的。我們發現，缺乏成年顆粒細胞特別導致動物無法精確定位隱藏目標，這也與齒狀回的特殊作用有關在生成一個度量而不僅僅是一個環境的結構圖。由於成年海馬神經發生受到抑制而發現高度特異性的行為缺陷，因此可以將細胞海馬可塑性與理論模型中定義明確的假設聯系起來。

Garthe et al. (2016)：我們在此證明，生活在刺激豐富的環境（ENR）中，可以改善水迷宮學習的特定關鍵指標，這些指標在先前的功能喪失實驗中已被證明依賴於成人海馬神經發生。通過分析小鼠在水迷宮中尋找隱藏平台的策略，發現ENR通過增加使用有效搜索策略的概率來促進任務的獲取。當逃生平台移到新的位置時，ENR也增強了動物的行為靈活性。替莫唑胺可以減少成年神經發生，它可以消除ENR對獲得性和靈活性的影響，同時不影響水迷宮學習的其他方面。這些特徵性效應和相互依賴性在第二種神經源性行為刺激——自願性車輪轉動（RUN）的平行實驗中沒有發現。由於成人神經發生的組織學評估必然是一個終點測量，因此只能推斷整個實驗過程中的神經發生水平，本研究將行為參數作為分析終點。盡管體力活動與前體細胞增殖、學習和新神經元存活之間的關系已經很好地建立起來，但這里描述的特定功能效應與幹細胞生態位的動態變化之間的關系仍有待解決。然而，我們的研究結果支持這樣一個假設：成人神經發生是一個關鍵的機制，是領導一個積極生活、豐富經驗的有益影響的基礎

Luu et al. (2012：海馬齒狀回成體神經發生在學習記憶中起重要作用。然而，新神經元對海馬功能的確切貢獻仍然存在爭議。新的證據表明，當相似的項目必須在不同的時間學習時，神經發生對於模式分離和減輕干擾是重要的。在本研究中，我們使用最近開發的具有這些特定特徵的嗅覺記憶任務來直接測試這種預測。在這項任務中，老鼠學習兩個高度干擾的氣味對列表，一個接一個，在相同或不同的環境中。與我們的假設一致，局灶性顱骨照射導致齒狀回內的神經發生選擇性減少，顯著削弱了學習第二個列表期間克服干擾的能力。學習單一氣味清單的能力沒有受到影響。我們還發現，在海馬依賴性空間交替任務中，輻射對學習沒有影響。盡管這兩項任務都涉及到學習干擾反應，但學習干擾項目的時間過程有所不同。學習干擾氣味列表是在幾個會話過程中順序進行的，而學習干擾空間位置是在每個會話中同時進行的。因此，新神經元的逐漸增加可能為嗅覺任務而不是迷宮任務提供了模式分離機制。這些發現證明了神經發生在解決干擾中的作用，並且它們與模型一致，表明神經發生在模式分離中的關鍵作用。

Winocur et al. (2012)：在高幹擾或低干擾條件下，給予低劑量輻射抑制海馬神經發生或假治療的大鼠視覺辨別任務。一半的老鼠從事跑步活動，另一半沒有。在非跑步者中，照射對學習沒有影響，在低干擾條件下也沒有記憶辨別反應，但照射治療增加了他們對干擾的易感性，導致先前學習辨別的記憶喪失。參與跑步活動的受照大鼠表現出神經生長增強和對記憶損傷的保護。研究結果表明，成年期海馬細胞在區分沖突性、語境依賴性記憶方面發揮了作用，進一步證明了神經發生在海馬敏感記憶任務中的重要性。這一結果與海馬功能的計算模型一致，海馬功能的計算模型明確了神經發生在學習和記憶過程中干擾影響的調節中的中心作用