1. 神经网络与深度神经网络有什么区别
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。
多层神经网络是指单计算层感知器只能解决线性可分问题,而大量的分类问题是线性不可分的。克服单计算层感知器这一局限性的有效办法是,在输入层与输出层之间引入隐层(隐层个数可以大于或等于1)作为输入模式“的内部表示”,单计算层感知器变成多(计算)层感知器。
补充:
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。
2. 中国唯一一位图灵奖获得者,是怎么获奖的
凭他个人的实力跟了解获奖的。2020年7月9日的时候,2020 世界AI大会召开。姚期智院士,中国科学院讲话阐述理解AI。姚期智院士是唯一获得图灵奖的中国人,他比较擅长密码学,计算复杂性和量子计算。清华着名的姚期班正是他 2005年在清华创办的计算机科学实验班,旷视科技,Pony.AI 等AI领域的明星公司。
假设有几个不同的合作伙伴,每个合作伙伴都有一些秘密数据,只有把它们收集在一起,人工智能才能被用来挖掘一些结果,但问题是没有一个合作伙伴希望其他人知道他们的秘密。
关于以上的问题今天就讲解到这里,如果各位朋友们有其他不同的想法跟看法,可以在下面的评论区分享你们个人看法,喜欢我的话可以关注一下,最后祝你们事事顺心。
3. 西南交通大学信息科学与技术学院的专业设置
学院现有1个一级学科博士点(信息与通信工程)、5个二级学科博士点(交通信息工程及控制、通信与信息系统、信号与信息处理、计算机应用技术、信息安全);8个硕士点(交通信息工程及控制、计算机应用技术、通信与信息系统、信号与信息处理、计算机软件与理论、密码学、控制理论与控制工程、微电子学与固体电子学)以及2个工程硕士点(计算机技术、电子信息工程);
学院现设8个本科专业和专业方向:计算机科学与技术、网络工程、软件工程、通信工程、信息安全、自动化、交通信息工程及控制、微电子技术。 该校早在60年代初就由已故中科院院士曹建猷教授等创办了计算技术专业,是全国最早设办该专业的高等学校之一。后因故停办,1978年恢复招生。1981年又首批获得该专业硕士学位授予权。已培养出该专业本科生2000余人。
该专业培养具有良好的科学素养,较好地掌握计算机科学与技术(硬件、软件)的基本理论和基本技能与方法,能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级专业技术人才。
毕业生具有计算机软、硬件技术分析研究、系统设计、技术开发能力,能从事多媒体信息处理、数字通信、计算机网络及数据库开发应用和管理方面的工作。
该专业属计算机科学与技术系,现有教师20余人,其中教授6人,副教授10人。 我院于1993年开办通信工程专业,现属通信工程系。经过短短几年的建设和发展,该专业已形成了涵盖2个博士点、3个硕士点,包括教授14人,副教授14人在内的30余人的师资队伍以及通信工程实验室和通信实验基地在内的良好的办学条件。现已毕业5届本科生300余人,目前在校研究生100余人,本科生800余人。
通信工程专业师资力量雄厚,在30余名教师中,有10余人具有博士学位,有国家杰出青年科学基金获得者、国家有突出贡献中青年专家、博士生导师、现任院长范平志教授,国家级有突出贡献专家、国家首届发明奖金奖获得者、全国“五一”劳动奖章获得者、国内外知名信息论与编码专家、神经网络与计算机专家、博士生导师靳蕃教授,知名密码专家何大可教授。另外,学院还聘请了中科院院士陈芳允教授、王守觉教授、朱中梁教授、保铮教授、简水生教授、中国工程院院士李乐民教授、叶尚福教授、吴佑寿教授等国内外着名专家、学者任名誉教授和兼职教授、客座教授。
本专业教师主要研究方向有:移动通信、卫星通信、光通信与光通信器件、通信编码、通信保密与安全。
通信工程专业培养具有通信技术、通信系统和通信网络等方面的知识、能在通信领域从事研究、设计、制造、运营及在国民经济各部门和国防工业中从事开发、应用通信技术与设备的高级工程技术人员。
毕业生具有计算机系统分析、设计和开发应用能力、能从事通信领域的程控交换、移动通信和光纤通信系统工程设计、技术开发和企业管理方面的工作。 我院于1976年开办自动控制专业,该专业在新颁布的专业目录中为自动化专业。20多年来,已培养该专业本科毕业生700余人,其中不少已成为路内外技术骨干。
本专业培养具备电工技术、电子技术、控制理论、自动检测与仪表、信息处理、系统工程、计算机技术与应用和网络技术等领域的知识,能在运动控制、工业过程控制、电力电子技术、检测与自动化仪表、电子与计算机技术、信息处理、管理与决策等领域从事系统分析、设计、运行和科技开发与研究等方面工作的高级工程技术人才。
毕业生具有计算机自动控制系统分析、设计和开发应用能力,能从事自动检测、自动控制、过程控制、铁路、公路及城市交通信号控制等方面的工程设计、技术开发和企业管理工作。
该专业属自动化系,现有教师近20人,其中教授3人,副教授3人。 我院于1986年开办信息工程专业,该专业在新颁布的专业目录中为电子信息工程专业。现已培养出该专业本科生300余人,深受路内外用人单位欢迎和好评。
本专业培养在电子信息控制和信息处理工程中应用微计算机技术、信息处理技术及电子技术的高级工程技术人才。
毕业生可在交通运输、各类工业和技术部门从事电子技术和计算机信息处理方面的应用研究、设计运用、技术管理等工作,并可从事相关教学和科学研究工作。
该专业属电子信息工程系。现有教师10余人,其中教授2人,副教授4人。 我国目前只有少数高等院校设置信息安全课程,教学内容尚无法涵盖信息安全的全部领域。另一方面,在一个较长时期内,金融、商业、公安、军事和政府部门对信息安全人才的需求量是很大的。目前,信息安全人才严重供不应求。为此,以西南交通大学密码学硕士点数年的建设为基础,西南交通大学计算机与通信工程学院开设了信息安全本科专业,专门培养信息安全高级技术人才。
信息安全是一门综合性学科,它涉及信息论、计算机科学、通信和密码学等多方面知识,其主要任务是研究计算机系统和通信网络及其所承载的信息的保护方法,以实现系统内信息的安全、保密、真实完整和可用。信息安全的核心是密码技术。西南交通大学1996年获得密码学硕士学位点授权,并在通信与信息系统博士点设有信息安全研究方向,有能力在信息安全领域进行各层次学位的人才培养,并且已经培养出一批信息安全方面的研究生。学院还设有计算机安全与通信保密研究所和信息安全与国家计算网格实验室(省重点实验室),承担了国家及省部级信息安全课题取得成果,形成了一支稳定的中青年教师队伍。包括西南交通大学国家高性能计算中心(成都中心)在内的实验环境能够满足信息安全专业的实验教学需求。
欢迎有志于信息安全领域的青年报考本专业。 本专业培养在信息产业部门从事软件工程项目的分析设计、开发和项目工程管理工作,以及在企事业单位从事管理信息系统的设计开发、管理维护工作的中、高级专业技术人才。具有扎实的专业技术基础,良好的规范化的软件工程设计开发素养,较强的软件设计开发能力,较好的外语水平,能够解决软件工程中的实际问题。本专业学生主要学习软件工程的基本理论和方法,具有扎实的数学基础和较好的外语水平,熟练掌握多种常用的软件设计开发工具,受到软件工程设计开发的专门训练,具有在信息产业部门从事软件工程项目的设计开发、项目管理和系统管理维护的能力。
毕业生面向信息产业部门从事软件工程项目的系统设计、开发和项目工程管理工作;可在企事业单位从事管理信息系统的设计开发、管理维护工作;或从事相关专业的教学、科研工作。具有扎实的专业基础,良好的规范化的软件工程设计开发素养,较强的软件设计开发能力,较好的外语水平。是在信息产业部门从事软件设计、开发、管理,以及教学科研的中、高级专门人才。
西南交通大学从1978年开始恢复招收计算机应用本科生,是首批获得国家计算机应用专业硕士学位授权单位之一。目前有三个相关专业的博士学位点和六个硕士学位点。已培养计算机大类本科生近3000人,硕士、博士研究生500余人;目前在校计算机科学与技术专业本科生1000余人,计算机应用专业硕士研究生200余人。在长期的教学、科研中,建设了一支教学经验丰富、科研能力强、结构合理的师资队伍。计算机与通信工程学院所属的国家高性能计算中心、计算机中心、软件实验室、电子信息中心拥有较为先进的教学实验设备,可保证学生的实验实习条件。
学校有先进完善的图书信息系统,可提供多种资料和网络查询,能够满足师生的教学和科研需求。该校拥有国内一流的校园网络,已连接到每个教工住宅和学生宿舍,可为学生提供网络化、数字化的学习环境。该校与四川省内的信息产业企业,迈普、托普、银海等有长期的紧密合作关系,可为学生的实习、实践提供良好的环境。 西南交通大学通信工程专业实验室随着1993年通信工程专业的恢复招生而成立。短短的十余年来,在留英回国专家范平志教授及一大批教师的辛勤努力下,以“通信与信息系统”一级学科硕士点、“通信与信息系统”和“信息与信号处理”一级学科博士点、“信息与通信工程”一级学科博士点和“信息与通信工程”博士后流动站为依托,通信工程专业实验室得到了发展壮大。
2005年至2006年期间,通信工程专业先后被评为首批“校品牌专业”和“四川省品牌专业”。在通信工程品牌专业的建设经费支持下,建立了“无线Mesh网络实验系统”和“无线传感器网络实验系统”,并与深圳市安泰信电子有限公司共同建立“西南交通大学—安泰信射频微波实验室”,从而通信工程专业实验室在设备规模、实验环境、运行机制等方面都得到了综合发展。
2005年信息科学与技术学院依据“西南交通大学实验室工作三年规划”,优化配置、资源共享,联合通信工程专业、网络工程专业和信息安全专业共同申报 建设“现代通信网络及信息安全实验平台”,成为第一批专业323实验室建设项目,并于2006年得到教育部专项资金修购项目经费支持。该平台的建成,将使通信工程专业实验室更加完善,为不同层次的学生提供认知环境、测试环境、综合调试、研发和个性化实验环境,培养学生对实际工程设计、调试、维护和管理能力,对新技术的研究开发能力。 西南交通大学信息科学与技术学院综合自动化实验中心前身——自动控制专业实验室成立于1978年,是我院历史悠久的实验室之一,从事自动化专业技术课程的实验教学。经过自动化系教师和实验室工作人员多年来的认真工作,特别是近年来,在该校专项资金的重点支持和建设下,以厚实的国家级重点学科——交通信息工程及控制学科为依托,综合自动化实验中心在实验环境、仪器设备规模、运行机制等方面得到综合发展,形成了以铁路自动化为特色、实验教学与科研并举的实验教学特点。
综合自动化实验中心座落于该校犀浦校区,建筑面积约600平方米,拥有固定资产近300万元;实验设备150余台套,其中自制与监制教学设备与实验装置20余套。中心定编人员1名,兼职人员4名,平均年龄40岁。其中高级职称3人,中级职称2人,具有博士学位1人,硕士学位3人。每年都有多名教师与实验人员共同开发新实验、自制实验设备并指导实验,曾多次荣获校、院教学改革优秀奖。图1为自制的微机数控系统模拟实验台。 软件工程系实验室是以计算机与通信工程学院微机实验室为基础组建而成。该实验室已经建成软件应用基础实验、PASCAL语言、C语言、C++、网页设计、SQL SERVER数据库实验环境;可以随时提供Matlab数学类科技应用软件、EDA电子自动化软件、 System view通信仿真软件实验环境。
实验室建设的目标是:建立与计算机科学与技术发展相适应的的软件应用基础实验环境;建立与软件工程专业培养目标相适应的专业实验环境。该环境支持多媒体实验教学、支持网络软件开发和软件工程训练、支持工程实践项目和毕业设计的开展,并形成具有一定特色的软件工程专业实习的主要基地。
软件工程系实验室具有丰富的软件基础实验资源,制度完善的实验室开放机制,实行每周7天开放制,并提供优质的实验服务。欢迎广大师生来该实验室完成你的实验! 信息安全实验室随着2005年学校第一批专业323实验室建设项目的开展而成立,并于2006年得到教育部专项资金修购项目经费支持。短短几年来,在中国密码学会理事何大可教授及一大批教师的辛勤努力下,以“信息安全”一个博士点,“密码学”和“信息安全”两个硕士点,以及“信息安全”一个本科专业为依托,信息安全专业实验室逐渐发展起来,并于2007年秋季学期投入使用。
信息安全实验室作为本科专业教学型实验室,主要面向信息安全、网络工程、计算机、通信工程、软件工程等学科专业,开设有《信息安全综合实验》课程,并承担《密码学》、《认证理论及应用》、《计算机网络安全技术》、《电子商务安全》、《信息系统安全工程》等专业理论课程的配套实验。主要设备有网络信息安全教学实验系统、指纹采集仪、智能卡读写器、数据密码卡等。信息安全实验室以专业性强,注重培养学生的兴趣和能力为特色,并努力建成一个具有优良的实验环境、高水平的师资队伍、体现学科最新发展方向的专业性实验室。 随着计算机网络应用的逐渐普及,社会对网络方面的人才需求不断增加。为了满足社会需求,培养有特色专业的急需人才,提高毕业生的就业率,该校于2000年开始设置网络工程方向,并于2002年成立网络工程专业,开始招生。
在所制定的网络工程专业教学计划中,《计算机网络》是网络工程等全院所有八个专业(含专业方向)的必修课;《网络工程与设计》是网络工程专业的必修课;《计算机网络安全技术》是网络工程和信息安全专业的必修课;《网络编程技术》是网络工程、软件工程和信息安全专业的限选课;《计算机网络(综合)实验》是网络工程、计算机科学与技术、信息安全、软件工程、交通信息控制、自动化等专业的必修课,是通信工程专业的限选课。为了满足学科的发展,加强实践教学环节的培养,在学校、学院的努力下,与2002年成立了计算机网络实验室。
实验室建设之初,学院、学校共同投资30余万元,购买了一批网络实验设备,虽然设备型号比较齐全,但数量较少,大多数实验同学不能亲自动手操作,主要用于教师讲解演示。但正是通过这些设备的应用,在几个任课教师的努力下,成功地探索出了网络室建设方案,逐步形成了完善的计算机网络实验大纲,发表了多篇较高质量的教改论文,进行了多项实验教改项目。并于05年在清华大学出版社出版了《网络工程技术与实验教程》,该教材入选普通高等教育“十一五”国家级教材。实验室的软件环境建设取得可喜成绩。
2006年,为了整合资源,共谋发展,学院把<通信工程实验室>、<网络工程实验室>、<信息安全实验室>合并成《现代通信网络与信息安全实验中心》。在“国家教育资金专项修购”项目、学校“323”项目、“计算机品牌专业建设”等项目的支持下,学校、学院共投资150多万元用于购买计算机网络综合实验设备,建成了功能完备的 万兆全IPv6计算机网络实验室,实验室设备的数量和种类基本可以完成与网络专业相关课程的所有实验项目。网络实验室的硬件条件也位于全国高校先进行列。 随着微电子行业的高速发展,社会对微电子方面的人才需求不断增加,IC设计人才奇缺。为满足学科发展,培养高质量微电子专业人才,信息科学与技术学院于2006年元月成立微电子技术专业实验室,承担微电子技术专业和全校与微电子技术相关专业的课程实验、生产实习、课程设计和毕业设计等任务。
实验室位于X6404,面积约65m2,硬件平台由3台SUN工作站(2台Blade2000、1台Ultra45) 、1台IBM服务器、26台PC设计终端构成的局域网络组成, 其上可运行Cadence、Synopsys、Mentor Graphic等着名公司的大型IC设计软件,可供28人同时设计或仿真验证电路。
4. 深度学习与神经网络有什么区别
深度学习与神经网络关系
2017-01-10
最近开始学习深度学习,基本上都是zouxy09博主的文章,写的蛮好,很全面,也会根据自己的思路,做下删减,细化。
五、Deep Learning的基本思想
假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为: I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O,如果输出O等于输入I,即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失(呵呵,大牛说,这是不可能的。信息论中有个“信息逐层丢失”的说法(信息处理不等式),设处理a信息得到b,再对b处理得到c,那么可以证明:a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息,大部分处理会丢失信息。当然了,如果丢掉的是没用的信息那多好啊),保持了不变,这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失,即在任何一层Si,它都是原有信息(即输入I)的另外一种表示。现在回到我们的主题Deep Learning,我们需要自动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),假设我们设计了一个系统S(有n层),我们通过调整系统中参数,使得它的输出仍然是输入I,那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征,即S1,…, Sn。
对于深度学习来说,其思想就是对堆叠多个层,也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式,就可以实现对输入信息进行分级表达了。
另外,前面是假设输出严格地等于输入,这个限制太严格,我们可以略微地放松这个限制,例如我们只要使得输入与输出的差别尽可能地小即可,这个放松会导致另外一类不同的Deep Learning方法。上述就是Deep Learning的基本思想。
六、浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning)
浅层学习是机器学习的第一次浪潮。
20世纪80年代末期,用于人工神经网络的反向传播算法(也叫Back Propagation算法或者BP算法)的发明,给机器学习带来了希望,掀起了基于统计模型的机器学习热潮。这个热潮一直持续到今天。人们发现,利用BP算法可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习统计规律,从而对未知事件做预测。这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的系统,在很多方面显出优越性。这个时候的人工神经网络,虽也被称作多层感知机(Multi-layer Perceptron),但实际是种只含有一层隐层节点的浅层模型。
20世纪90年代,各种各样的浅层机器学习模型相继被提出,例如支撑向量机(SVM,Support Vector Machines)、 Boosting、最大熵方法(如LR,Logistic Regression)等。这些模型的结构基本上可以看成带有一层隐层节点(如SVM、Boosting),或没有隐层节点(如LR)。这些模型无论是在理论分析还是应用中都获得了巨大的成功。相比之下,由于理论分析的难度大,训练方法又需要很多经验和技巧,这个时期浅层人工神经网络反而相对沉寂。
深度学习是机器学习的第二次浪潮。
2006年,加拿大多伦多大学教授、机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在《科学》上发表了一篇文章,开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。这篇文章有两个主要观点:1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类;2)深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化”(layer-wise pre-training)来有效克服,在这篇文章中,逐层初始化是通过无监督学习实现的。
当前多数分类、回归等学习方法为浅层结构算法,其局限性在于有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限,针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约。深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构,实现复杂函数逼近,表征输入数据分布式表示,并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。(多层的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数)
而为了克服神经网络训练中的问题,DL采用了与神经网络很不同的训练机制。传统神经网络(这里作者主要指前向神经网络)中,采用的是back propagation的方式进行,简单来讲就是采用迭代的算法来训练整个网络,随机设定初值,计算当前网络的输出,然后根据当前输出和label之间的差去改变前面各层的参数,直到收敛(整体是一个梯度下降法)。而deep learning整体上是一个layer-wise的训练机制。这样做的原因是因为,如果采用back propagation的机制,对于一个deep network(7层以上),残差传播到最前面的层已经变得太小,出现所谓的gradient diffusion(梯度扩散)。这个问题我们接下来讨论。
八、Deep learning训练过程
8.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络
BP算法作为传统训练多层网络的典型算法,实际上对仅含几层网络,该训练方法就已经很不理想。深度结构(涉及多个非线性处理单元层)非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源。
BP算法存在的问题:
(1)梯度越来越稀疏:从顶层越往下,误差校正信号越来越小;
(2)收敛到局部最小值:尤其是从远离最优区域开始的时候(随机值初始化会导致这种情况的发生);
(3)一般,我们只能用有标签的数据来训练:但大部分的数据是没标签的,而大脑可以从没有标签的的数据中学习;
8.2、deep learning训练过程
如果对所有层同时训练,时间复杂度会太高;如果每次训练一层,偏差就会逐层传递。这会面临跟上面监督学习中相反的问题,会严重欠拟合(因为深度网络的神经元和参数太多了)。
2006年,hinton提出了在非监督数据上建立多层神经网络的一个有效方法,简单的说,分为两步,一是每次训练一层网络,二是调优,使原始表示x向上生成的高级表示r和该高级表示r向下生成的x'尽可能一致。方法是:
1)首先逐层构建单层神经元,这样每次都是训练一个单层网络。
2)当所有层训练完后,Hinton使用wake-sleep算法进行调优。
将除最顶层的其它层间的权重变为双向的,这样最顶层仍然是一个单层神经网络,而其它层则变为了图模型。向上的权重用于“认知”,向下的权重用于“生成”。然后使用Wake-Sleep算法调整所有的权重。让认知和生成达成一致,也就是保证生成的最顶层表示能够尽可能正确的复原底层的结点。比如顶层的一个结点表示人脸,那么所有人脸的图像应该激活这个结点,并且这个结果向下生成的图像应该能够表现为一个大概的人脸图像。Wake-Sleep算法分为醒(wake)和睡(sleep)两个部分。
1)wake阶段:认知过程,通过外界的特征和向上的权重(认知权重)产生每一层的抽象表示(结点状态),并且使用梯度下降修改层间的下行权重(生成权重)。也就是“如果现实跟我想象的不一样,改变我的权重使得我想象的东西就是这样的”。
2)sleep阶段:生成过程,通过顶层表示(醒时学得的概念)和向下权重,生成底层的状态,同时修改层间向上的权重。也就是“如果梦中的景象不是我脑中的相应概念,改变我的认知权重使得这种景象在我看来就是这个概念”。
deep learning训练过程具体如下:
1)使用自下上升非监督学习(就是从底层开始,一层一层的往顶层训练):
采用无标定数据(有标定数据也可)分层训练各层参数,这一步可以看作是一个无监督训练过程,是和传统神经网络区别最大的部分(这个过程可以看作是feature learning过程):
具体的,先用无标定数据训练第一层,训练时先学习第一层的参数(这一层可以看作是得到一个使得输出和输入差别最小的三层神经网络的隐层),由于模型capacity的限制以及稀疏性约束,使得得到的模型能够学习到数据本身的结构,从而得到比输入更具有表示能力的特征;在学习得到第n-1层后,将n-1层的输出作为第n层的输入,训练第n层,由此分别得到各层的参数;
2)自顶向下的监督学习(就是通过带标签的数据去训练,误差自顶向下传输,对网络进行微调):
基于第一步得到的各层参数进一步fine-tune整个多层模型的参数,这一步是一个有监督训练过程;第一步类似神经网络的随机初始化初值过程,由于DL的第一步不是随机初始化,而是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。
5. 神经网络算法原理
4.2.1 概述
人工神经网络的研究与计算机的研究几乎是同步发展的。1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型,20世纪50年代末,Rosenblatt提出了感知器模型,1982年,Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型,1986年,Rumelhart及LeCun等学者提出了多层感知器的反向传播算法等。
神经网络技术在众多研究者的努力下,理论上日趋完善,算法种类不断增加。目前,有关神经网络的理论研究成果很多,出版了不少有关基础理论的着作,并且现在仍是全球非线性科学研究的热点之一。
神经网络是一种通过模拟人的大脑神经结构去实现人脑智能活动功能的信息处理系统,它具有人脑的基本功能,但又不是人脑的真实写照。它是人脑的一种抽象、简化和模拟模型,故称之为人工神经网络(边肇祺,2000)。
人工神经元是神经网络的节点,是神经网络的最重要组成部分之一。目前,有关神经元的模型种类繁多,最常用最简单的模型是由阈值函数、Sigmoid 函数构成的模型(图 4-3)。
储层特征研究与预测
以上算法是对每个样本作权值修正,也可以对各个样本计算δj后求和,按总误差修正权值。
6. 神经网络、深度学习、机器学习是什么有什么区别和联系
深度学习是由深层神经网络+机器学习造出来的词。深度最早出现在deep belief network(深度(层)置信网络)。其出现使得沉寂多年的神经网络又焕发了青春。GPU使得深层网络随机初始化训练成为可能。resnet的出现打破了层次限制的魔咒,使得训练更深层次的神经网络成为可能。
深度学习是神经网络的唯一发展和延续。在现在的语言环境下,深度学习泛指神经网络,神经网络泛指深度学习。
在当前的语境下没有区别。
定义
生物神经网络主要是指人脑的神经网络,它是人工神经网络的技术原型。人脑是人类思维的物质基础,思维的功能定位在大脑皮层,后者含有大约10^11个神经元,每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连,形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。
作为一门学科,生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制,意在探索人脑思维和智能活动的规律。
人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现,作为一门学科,它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型,设计相应的学习算法,模拟人脑的某种智能活动,然后在技术上实现出来用以解决实际问题。
因此,生物神经网络主要研究智能的机理;人工神经网络主要研究智能机理的实现,两者相辅相成。
7. 关于遗传算法,模糊数学,神经网络三种数学的区别和联系
楼上说的不错,只是你说的这三项里,只有模糊数学是数学的一个分支,遗传算法和神经网络都属于智能计算方法,不属于数学的一个分支,是涉及到多门学科的一类计算方法。
8. 关于密码学的问题
混沌流密码研究
胡汉平1 董占球2
(华中科技大学图像识别与人工智能研究所/图像信息处理与智能控制教育部重点实验室
中国科学院研究生院,)
摘要:在数字化混沌系统和基于混沌同步的保密通信系统的研究中存在一些亟待解决的重要问题:数字化混沌的特性退化,混沌时间序列分析对混沌系统安全性的威胁等,已严重影响着混沌流密码系统的实用化进程。为此,提出了通过变换的误差补偿方法克服数字混沌的特性退化问题;构建混沌编码模型完成对混沌序列的编码、采样,由此得到满足均匀、独立分布的驱动序列;引入非线性变换,以抵抗对混沌流密码系统安全性的威胁。
关键词:混沌流密码系统;特性退化;非线性变换;混沌时间序列分析
1. 引言
随着以计算机技术和网络通信技术为代表的信息技术的不断发展和迅速普及,通信保密问题日益突出。信息安全问题已经成为阻碍经济持续稳定发展和威胁国家安全的一个重要问题。众所周知,密码是信息安全的核心,设计具有自主知识产权的新型高性能的密码体制是目前最亟待解决的重要问题。
混沌是确定性系统中的一种貌似随机的运动。混沌系统都具有如下基本特性:确定性、有界性、对初始条件的敏感性、拓扑传递性和混合性、宽带性、快速衰减的自相关性、长期不可预测性和伪随机性[1],正是因为混沌系统所具有的这些基本特性恰好能够满足保密通信及密码学的基本要求:混沌动力学方程的确定性保证了通信双方在收发过程或加解密过程中的可靠性;混沌轨道的发散特性及对初始条件的敏感性正好满足Shannon提出的密码系统设计的第一个基本原则――扩散原则;混沌吸引子的拓扑传递性与混合性,以及对系统参数的敏感性正好满足Shannon提出的密码系统设计的第二个基本原则――混淆原则;混沌输出信号的宽带功率谱和快速衰减的自相关特性是对抗频谱分析和相关分析的有利保障,而混沌行为的长期不可预测性是混沌保密通信安全性的根本保障等。因此,自1989年R.Mathews, D.Wheeler, L.M.Pecora和Carroll等人首次把混沌理论使用到序列密码及保密通信理论以来,数字化混沌密码系统和基于混沌同步的保密通信系统的研究已引起了相关学者的高度关注[2]。虽然这些年的研究取得了许多可喜的进展,但仍存在一些重要的基本问题尚待解决。
1.1 数字混沌的特性退化问题
在数字化的混沌密码系统的研究方向上,国内外学者已经提出了一些比较好的数字混沌密码系统及其相应的密码分析方法:文献[3]提出基于帐篷映射的加解密算法;文献[4]1998年Fridrich通过定义一种改进的二维螺旋或方形混沌映射来构造一种新的密码算法;文献[5,6]提出把混沌吸引域划分为不同的子域,每一子域与明文一一对应,把混沌轨道进入明文所对应的混沌吸引域子域的迭代次数作为其密文;在文献[7]中,作者把一个字节的不同比特与不同的混沌吸引子联系起来实现加/解密;文献[8]较为详细地讨论了通过混沌构造S盒来设计分组密码算法的方法;文献[9,10]给出了混沌伪随机数产生的产生方法;英国的SafeChaos公司将混沌用于公钥密码体制,推出了CHAOS+Public Key (v4.23)系统[11];等等。但是,这些数字混沌系统一般都是在计算机或其它有限精度的器件上实现的,由此可以将混沌序列生成器归结为有限自动机来描述,在这种条件下所生成的混沌序列会出现特性退化:短周期、强相关以及小线性复杂度等[12-15],即数字混沌系统与理想的实值混沌系统在动力学特性上存在相当大的差异。它所带来的混沌密码系统安全的不稳定性是困扰混沌密码系统进入实用的重要原因[16]。尽管有人指出增加精度可以减小这一问题所造成的后果,但其代价显然是非常大的。
1.2 对混沌流密码系统的相空间重构分析
目前,对混沌保密通信系统的分析工作才刚刚起步,主要方法有:统计分析(如周期及概率分布分析和相关分析等)、频谱分析(包括傅立叶变换和小波变换等)和混沌时间序列分析[17]。前两者都是传统的信号分析手段,在此就不再赘述,而混沌时间序列是近20年来发展的一门扎根于非线性动力学和数值计算的新兴学科方向。
从时间序列出发研究混沌系统,始于Packard等人于1980年提出的相空间重构(Phase Space Reconstruction)理论。众所周知,对于决定混沌系统长期演化的任一变量的时间演化,均包含了混沌系统所有变量长期演化的信息(亦称为全息性),这是由混沌系统的非线性特点决定的,这也是混沌系统难以分解和分析的主要原因。因此,理论上可以通过决定混沌系统长期演化的任一单变量的时间序列来研究混沌系统的动力学行为,这就是混沌时间序列分析的基本思想。
混沌时间序列分析的目的是通过对混沌系统产生的时间序列进行相空间重构分析,利用数值计算估计出混沌系统的宏观特征量,从而为进一步的非线性预测[18](包括基于神经网络或模糊理论的预测模型)提供模型参数,这基本上也就是目前对混沌保密通信系统进行分析或评价的主要思路。描述混沌吸引子的宏观特征量主要有:Lyapunov指数(系统的特征指数)、Kolmogorov熵(动力系统的混沌水平)和关联维(系统复杂度的估计)等[17]。而这些混沌特征量的估计和Poincare截面法都是以相空间重构以及F.Takens的嵌入定理为基础的,由此可见相空间重构理论在混沌时间序列分析中的重大意义。
1.3 对混沌流密码系统的符号动力学分析
我们在以往的实验分析工作中都是针对混沌密码系统的统计学特性进行研究的,如周期性、平衡性、线性相关性、线性复杂度、混淆和扩散特性等,即使涉及到非线性也是从混沌时间序列分析(如相图分析或分数维估计等)的角度出发进行研究的。然而,符号动力学分析表明,混沌密码系统的非线性动力学分析同样非常主要,基于实用符号动力学的分析可能会很快暴露出混沌编码模型的动力学特性。基于Gray码序数和单峰映射的符号动力学之间的关系,文献[20]提出了一种不依赖单峰映射的初始条件而直接从单峰映射产生的二值符号序列来进行参数估计的方法。分析结果表明,基于一般混沌编码模型的密码系统并不如人们想象的那么安全,通过对其产生的一段符号序列进行分析,甚至能以较高的精度很快的估计出其根密钥(系统参数或初始条件)。
上述结论虽然是针对以单峰映射为主的混沌编码模型进行的分析,但是,混沌流密码方案的安全性不应该取决于其中采用的混沌系统,而应该取决于方案本身,而且单峰映射的低计算复杂度对于实际应用仍是非常有吸引力的。因此,我们认为,如果希望利用混沌编码模型来设计更为安全的密码系统,必须在混沌编码模型产生的符号序列作为伪随机序列输出(如用作密钥流或扩频码)之前引入某种扰乱策略,这种扰乱策略实质上相当于密码系统中的非线性变换。
该非线性变换不应影响混沌系统本身的特性,因为向混沌系统的内部注入扰动会将原自治混沌系统变为了非自治混沌系统,但当自治混沌系统变为非自治混沌系统之后,这些良好特性可能会随之发生较大的变化,且不为设计者所控制。这样有可能引入原本没有的安全隐患,甚至会为分析者大开方便之门。
上述非线性变换还应该能被混沌编码模型产生的符号序列所改变。否则,分析者很容易通过输出的伪随机序列恢复出原符号序列,并利用符号动力学分析方法估计出混沌编码模型的系统参数和初始条件。因此,非线性变换的构造就成了设计高安全性数字混沌密码系统的关键之一。
2. 混沌流密码系统的总体方案
为克服上述问题,我们提出了如下的混沌流密码系统的总体方案,如图1所示:
在该方案中,首先利用一个混沌映射f产生混沌序列xi,再通过编码C产生符号序列ai,将所得符号序列作为驱动序列ai通过一个动态变化的置换Bi以得到密钥流ki,然后据此对置换进行动态变换T。最后,将密钥流(即密钥序列)与明文信息流异或即可产生相应的密文输出(即输出部分)。图1中的初始化过程包括对混沌系统的初始条件、迭代次数,用于组合编码的顺序表以及非线性变换进行初始化,初始化过程实质上是对工作密钥的输入。
在图1所示的混沌编码模型中,我们对实数模式下的混沌系统的输出进行了编码、采样。以Logistic为例,首先,以有限群论为基本原理对驱动序列进行非线性变换,然后,根据有限群上的随机行走理论,使非线性变换被混沌编码模型产生的驱动序列所改变。可以从理论上证明,我们对非线性变换采用的变换操作是对称群的一个生成系,所以,这里所使用的非线性变换的状态空间足够大(一共有256!种)。
3. 克服数字混沌特性退化的方法
增加精度可以在某些方面减小有限精度所造成的影响,但效果与其实现的代价相比显然是不适宜的。为此,周红等人在文献[22]中提出将m序列的输出值作为扰动加到数字混沌映射系统中,用于扩展数字混沌序列的周期;王宏霞等人在文献[23]中提出用LFSR的输出值控制数字混沌序列输出,从而改善混沌序列的性质;李汇州等人在文献[24]中提出用双分辨率的方法解决离散混沌映射系统的满映射问题。上述方法又带来新的问题:使用m序列和LFSR方法,混沌序列的性质由外加的m序列的性质决定;使用双分辨率时,由于输入的分辨率高于输出的分辨率,其效果与实现的代价相比仍然没有得到明显的改善。
为此,我们提出了一种基于Lyapunov数的变参数补偿方法。由于Lyapunov数是混沌映射在迭代点处斜率绝对值的几何平均值,所以,可以将它与中值定理结合对数字混沌进行补偿。以一维混沌映射为例,该补偿方法的迭代式为:
(1)
式中, 为Lyapunov数,ki是可变参数。
参数ki的选择需要满足下面几个条件:
(1)ki的选取应使混沌的迭代在有限精度下达到满映射;
(2)ki的选取应使混沌序列的分布近似地等于实值混沌的分布;
(3)ki的选取应使混沌序列的周期尽可能的长。
根据上述几个条件,我们已经选取了合适的80个参数,并且以Logistic为例对该变参数补偿方法输出的混沌序列进行了分析。在精度为32位的条件下,我们计算了混沌序列的周期,其结果如下:
除周期外,我们还对复杂度、相关性和序列分布进行了检测。从结果可知,该变参数补偿方法,使得在不降低混沌的复杂度基础上,增长其周期,减弱相关性,使其逼近实值混沌系统。该方法不仅非常明显地减小了有限精度所造成的影响,使数字混沌序列的密度分布逼近实值混沌序列的理论密度分布,改善数字混沌伪随机序列的密码学性质,而且极大地降低实现其方法的代价。
4. 非线性变换
为克服符号动力学分析对混沌密码系统的威胁,我们根据有限群上的随机行走理论提出了一种非线性变换方法,并对引入了非线性变换的混沌密码系统进行了符号动力学分析,分析结果表明,引入了非线性变换的模型相对一般混沌编码模型而言,在符号动力学分析下具有较高的安全性。以二区间划分的模型为例,我们选用Logistic映射作为图1中的混沌映射f,并根据符号动力学分析中的Gray码序数[20,21]定义二进制码序数,见2式。
(2)
二值符号序列S的二进制码序数W(S)∈(0, 1)。注意,这里的Wr(xi)并不是单值的,因为同样的状态xi可能对应不同的置换Bi。
图2 在2区间划分下产生的二值符号序列的Wr(xi)分析
图2中的Wr(xi)为参数r控制下从当前状态xi出发产生的二值符号序列的二进制码序数。图2(a)是未进行非线性变换时的情形,可以看出,其它三种进行非线性变换时的情形都较图2(a)中的分形结构更为复杂。由此可见,引入了非线性变换的混沌模型相对一般混沌编码模型而言,在符号动力学分析下具有较高的安全性。
5. 混沌流密码系统的理论分析和数值分析结果
5.1 理论分析结果
密钥流的性质直接关系到整个流密码系统的安全性,是一个极为重要的指标。我们对密钥流的均匀、独立分布性质和密钥流的周期性质给出了证明,其结果如下:
(1)密钥留在0,1,…,255上均匀分布。
(2)密钥流各元素之间相互独立。
(3)密钥流出现周期的概率趋向于零。
(4)有关密钥流性质的证明过程并不涉及改变非线性变换的具体操作,也不涉及具体的驱动序列产生算法,仅仅要求驱动序列服从独立、均匀分布,并且驱动序列和非线性变换之间满足一定的条件,这为该密码系统,特别是系统驱动部分的设计和改进留下余地。
总之,该密码系统可扩展,可改进,性能良好且稳定。
5.2 数值分析结果
目前,基本密码分析原理有:代替和线性逼近、分别征服攻击、统计分析等,为了阻止基于这些基本原理的密码分析,人们对密码流生成器提出了下列设计准则:周期准则、线性复杂度准则、统计准则、混淆准则、扩散准则和函数非线性准则。
我们主要根据以上准则,对本密码系统的密钥流性质进行保密性分析,以证明其安全性。分析表明:混沌流密码系统符合所有的安全性设计准则,产生的密钥序列具有串分布均匀、随机统计特性良好、相邻密钥相关性小、周期长、线性复杂度高、混淆扩散性好、相空间无结构出现等特点;该密码系统的工作密钥空间巨大,足以抵抗穷举密钥攻击。并且,由于我们采用了非线性变换,所以该密码系统可以抵抗符号动力学分析。
6. 应用情况简介
该混沌流密码系统既有效的降低了计算复杂度,又极大的提高了密码的安全强度,从而为混沌密码学及其实现技术的研究提供了一条新的途径。该系统已于2002年10月30日获得一项发明专利:“一种用于信息安全的加解密系统”(00131287.1),并于2005年4月获得国家密码管理局的批准,命名为“SSF46”算法,现已纳入国家商用密码管理。该算法保密性强,加解密速度快,适合于流媒体加密,可在银行、证券、网络通信、电信、移动通信等需要保密的领域和行业得到推广。该加密算法被应用在基于手机令牌的身份认证系统中,并且我们正在与华为公司合作将加密算法应用于3G的安全通信之中。
9. 深度学习和神经网络的区别是什么
从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。
传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。
而深度学习中最着名的卷积神经网络CNN,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层,而且加入的是一个层级。
输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层
简单来说,原来多层神经网络做的步骤是:特征映射到值。特征是人工挑选。
深度学习做的步骤是 信号->特征->值。 特征是由网络自己选择。
10. 什么叫神经网络
神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词,但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。
“神经网络”这个词实际是来自于生物学,而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络(ANNs)”。在本文,我会同时使用这两个互换的术语。
一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞(组成我们大脑的微小细胞)所组成,它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。在这里有一个难题:我们对生物学上的神经网络知道的不多!因此,不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同,我们所知道的只是神经元基本的结构