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圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意簡圖圖中神經(jīng)元都是興奮性

來源：整理 時(shí)間：2023-09-02 07:13:32 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，如圖是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意簡圖圖中神經(jīng)元都是興奮性

(1)神經(jīng)遞質(zhì)　 突觸間隙　 特異性受體(2)不能 由肌細(xì)胞產(chǎn)生的興奮在神經(jīng)肌肉接頭處不能逆向傳遞(3)能

如圖是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意簡圖圖中神經(jīng)元都是興奮性

2，下圖是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖圖中神經(jīng)元都是興奮性神

C
a、由于b處和d處是突觸結(jié)構(gòu)，因而興奮能夠在其結(jié)構(gòu)中以化學(xué)信號進(jìn)行傳遞；a處和c處是神經(jīng)纖維，因而興奮能夠在其結(jié)構(gòu)中以電信號進(jìn)行傳導(dǎo)，a正確；b、若在c處給予一個(gè)適宜刺激，興奮能通過突觸傳遞到a處所在的神經(jīng)元，因此在a處和b處的骨骼肌細(xì)胞膜上都能記錄到膜電位的變化，b正確；c、圖中能將電信號轉(zhuǎn)化為化學(xué)信號的有b處和d處，c錯誤；d、肌細(xì)胞產(chǎn)生的興奮在神經(jīng)肌肉接頭處不能逆向傳遞，所以若給骨骼肌一個(gè)適宜刺激，在a處不能記錄到膜電位的變化，d正確．故選：c．

下圖是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖圖中神經(jīng)元都是興奮性神

3，目前進(jìn)行圖像處理通常使用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

圖像處理最常用的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），有時(shí)也會用到生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GAN）。
在加工每一針前根據(jù)設(shè)定軌跡、運(yùn)動參數(shù)、物料材質(zhì)、當(dāng)前加工位置等先用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到加工點(diǎn)粗略的變形量,對加工軌跡進(jìn)行預(yù)補(bǔ)償。加工時(shí)動態(tài)采集加工點(diǎn)的局部圖像,經(jīng)數(shù)字圖像處理得到加工點(diǎn)實(shí)際坐標(biāo)與設(shè)定坐標(biāo)的偏差值,一方面將所得值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出樣本,結(jié)合相關(guān)參數(shù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行在線培訓(xùn),另一方面將此偏差值與加工點(diǎn)設(shè)定坐標(biāo)之和(即加工點(diǎn)實(shí)際坐標(biāo))用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出進(jìn)行預(yù)補(bǔ)償,求出其與針頭實(shí)際位置的差值作為pid控制器的輸入,從而提高控制系統(tǒng)的動態(tài)特性,實(shí)現(xiàn)快速精確絎縫的自動化加工。

目前進(jìn)行圖像處理通常使用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4，哪些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用在圖像特征提取上

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、離散Hopfield網(wǎng)絡(luò)、LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等都可以。1.BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層（input）、隱層(hidden layer)和輸出層(output layer)。2.Hopfiled神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由約翰·霍普菲爾德在1982年發(fā)明。Hopfield網(wǎng)絡(luò)是一種結(jié)合存儲系統(tǒng)和二元系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它保證了向局部極小的收斂，但收斂到錯誤的局部極小值（local minimum），而非全局極?。╣lobal minimum）的情況也可能發(fā)生。Hopfiled網(wǎng)絡(luò)也提供了模擬人類記憶的模型。3.LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三層組成，即輸入層、隱含層和輸出層，網(wǎng)絡(luò)在輸入層與隱含層間為完全連接，而在隱含層與輸出層間為部分連接，每個(gè)輸出層神經(jīng)元與隱含層神經(jīng)元的不同組相連接。隱含層和輸出層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值固定為1。輸入層和隱含層神經(jīng)元間連接的權(quán)值建立參考矢量的分量（對每個(gè)隱含神經(jīng)元指定一個(gè)參考矢量）。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，這些權(quán)值被修改。隱含層神經(jīng)元（又稱為Kohnen神經(jīng)元）和輸出神經(jīng)元都具有二進(jìn)制輸出值。當(dāng)某個(gè)輸入模式被送至網(wǎng)絡(luò)時(shí)，參考矢量最接近輸入模式的隱含神經(jīng)元因獲得激發(fā)而贏得競爭，因而允許它產(chǎn)生一個(gè)“1”，而其它隱含層神經(jīng)元都被迫產(chǎn)生“0”。與包含獲勝神經(jīng)元的隱含層神經(jīng)元組相連接的輸出神經(jīng)元也發(fā)出“1”，而其它輸出神經(jīng)元均發(fā)出“0”。產(chǎn)生“1”的輸出神經(jīng)元給出輸入模式的類，由此可見，每個(gè)輸出神經(jīng)元被用于表示不同的類。

5，為什么有圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本質(zhì)上說，世界上所有的數(shù)據(jù)都是拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，也就是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如果能夠把這些網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)真正的收集、融合起來，這確實(shí)是實(shí)現(xiàn)了AI智能的第一步。所以，如何利用深度學(xué)習(xí)處理這些復(fù)雜的拓?fù)鋽?shù)據(jù)，如何開創(chuàng)新的處理圖數(shù)據(jù)以及知識圖譜的智能算法是AI的一個(gè)重要方向。 深度學(xué)習(xí)在多個(gè)領(lǐng)域的成功主要?dú)w功于計(jì)算資源的快速發(fā)展（如 GPU）、大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的收集，還有深度學(xué)習(xí)從歐幾里得數(shù)據(jù)（如圖像、文本和視頻）中提取潛在表征的有效性。但是，盡管深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在歐幾里得數(shù)據(jù)中取得了很大的成功，但從非歐幾里得域生成的數(shù)據(jù)已經(jīng)取得更廣泛的應(yīng)用，它們需要有效分析。如在電子商務(wù)領(lǐng)域，一個(gè)基于圖的學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠利用用戶和產(chǎn)品之間的交互以實(shí)現(xiàn)高度精準(zhǔn)的推薦。在化學(xué)領(lǐng)域，分子被建模為圖，新藥研發(fā)需要測定其生物活性。在論文引用網(wǎng)絡(luò)中，論文之間通過引用關(guān)系互相連接，需要將它們分成不同的類別。自2012年以來，深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺以及自然語言處理兩個(gè)領(lǐng)域取得了巨大的成功。假設(shè)有一張圖，要做分類，傳統(tǒng)方法需要手動提取一些特征，比如紋理，顏色，或者一些更高級的特征。然后再把這些特征放到像隨機(jī)森林等分類器，給到一個(gè)輸出標(biāo)簽，告訴它是哪個(gè)類別。而深度學(xué)習(xí)是輸入一張圖，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，直接輸出一個(gè)標(biāo)簽。特征提取和分類一步到位，避免了手工提取特征或者人工規(guī)則，從原始數(shù)據(jù)中自動化地去提取特征，是一種端到端（end-to-end）的學(xué)習(xí)。相較于傳統(tǒng)的方法，深度學(xué)習(xí)能夠?qū)W習(xí)到更高效的特征與模式。 圖數(shù)據(jù)的復(fù)雜性對現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)算法提出了重大挑戰(zhàn)，因?yàn)閳D數(shù)據(jù)是不規(guī)則的。每張圖大小不同、節(jié)點(diǎn)無序，一張圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有不同數(shù)目的鄰近節(jié)點(diǎn)，使得一些在圖像中容易計(jì)算的重要運(yùn)算（如卷積）不能再直接應(yīng)用于圖。此外，現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)算法的核心假設(shè)是實(shí)例彼此獨(dú)立。然而，圖數(shù)據(jù)中的每個(gè)實(shí)例都與周圍的其它實(shí)例相關(guān)，含有一些復(fù)雜的連接信息，用于捕獲數(shù)據(jù)之間的依賴關(guān)系，包括引用、朋友關(guān)系和相互作用。 最近，越來越多的研究開始將深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用到圖數(shù)據(jù)領(lǐng)域。受到深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)展的驅(qū)動，研究人員在設(shè)計(jì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)時(shí)借鑒了卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)網(wǎng)絡(luò)和深度自編碼器的思想。為了應(yīng)對圖數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，重要運(yùn)算的泛化和定義在過去幾年中迅速發(fā)展。
首先搞清楚機(jī)器學(xué)習(xí)以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念。其實(shí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種算法。主要用于圖像特征提取。而機(jī)器學(xué)習(xí)主要指統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)。而機(jī)器學(xué)習(xí)有三個(gè)要素：1、模型2、策略3、算法，cnn屬于一種算法。所以沒有什么優(yōu)于的說法。

6，什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

圖說的是計(jì)算機(jī)拓?fù)淅锩娴膱D 就是那個(gè)有邊和節(jié)點(diǎn)，有向圖，無向圖的那個(gè)。以這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為輸入并進(jìn)行處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了，結(jié)構(gòu)會不太一樣，但是大同小異了。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的作用機(jī)理還是比較難理解，現(xiàn)在以一個(gè)例子來說明其原理。這個(gè)例子是關(guān)于人的識別技術(shù)的，在門禁系統(tǒng)，逃犯識別，各種驗(yàn)證碼破譯，銀行預(yù)留印鑒簽名比對,機(jī)器人設(shè)計(jì)等領(lǐng)域都有比較好的應(yīng)用前景，當(dāng)然也可以用來做客戶數(shù)據(jù)的挖掘工作，比如建立一個(gè)能篩選滿足某種要求的客戶群的模型。 機(jī)器識別人和我們?nèi)祟愖R別人的機(jī)理大體相似，看到一個(gè)人也就是識別對象以后，我們首先提取其關(guān)鍵的外部特征比如身高，體形，面部特征，聲音等等。根據(jù)這些信息大腦迅速在內(nèi)部尋找相關(guān)的記憶區(qū)間，有這個(gè)人的信息的話，這個(gè)人就是熟人，否則就是陌生人。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是這種機(jī)理。假設(shè)上圖中x(1)代表我們?yōu)殡娔X輸入的人的面部特征，x(2)代表人的身高特征x(3)代表人的體形特征x(4)代表人的聲音特征w(1)w(2)w(3)w(4)分別代表四種特征的鏈接權(quán)重，這個(gè)權(quán)重非常重要，也是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起作用的核心變量。 現(xiàn)在我們隨便找一個(gè)人阿貓站在電腦面前，電腦根據(jù)預(yù)設(shè)變量提取這個(gè)人的信息，阿貓面部怎么樣，身高多少，體形胖瘦，聲音有什么特征，鏈接權(quán)重初始值是隨機(jī)的，假設(shè)每一個(gè)w均是0.25,這時(shí)候電腦按這個(gè)公式自動計(jì)算,y=x(1)*w(1)+x(2)*w(2)+x(3)*w(3)+x(4)*w(4)得出一個(gè)結(jié)果y,這個(gè)y要和一個(gè)門檻值（設(shè)為q）進(jìn)行比較，如果y>q,那么電腦就判定這個(gè)人是阿貓,否則判定不是阿貓.由于第一次計(jì)算電腦沒有經(jīng)驗(yàn),所以結(jié)果是隨機(jī)的.一般我們設(shè)定是正確的,因?yàn)槲覀冚斎氲木褪前⒇埖纳眢w數(shù)據(jù)啊. 現(xiàn)在還是阿貓站在電腦面前,不過阿貓怕被電腦認(rèn)出來,所以換了一件衣服,這個(gè)行為會影響阿貓的體形,也就是x(3)變了,那么最后計(jì)算的y值也就變了,它和q比較的結(jié)果隨即發(fā)生變化,這時(shí)候電腦的判斷失誤,它的結(jié)論是這個(gè)人不是阿貓.但是我們告訴它這個(gè)人就是阿貓,電腦就會追溯自己的判斷過程,到底是哪一步出錯了,結(jié)果發(fā)現(xiàn)原來阿貓?bào)w形x(3)這個(gè)體征的變化導(dǎo)致了其判斷失誤,很顯然,體形x(3)欺騙了它,這個(gè)屬性在人的識別中不是那么重要,電腦自動修改其權(quán)重w(3),第一次我對你是0.25的相信,現(xiàn)在我降低信任值,我0.10的相信你.修改了這個(gè)權(quán)重就意味著電腦通過學(xué)習(xí)認(rèn)為體形在判斷一個(gè)人是否是自己認(rèn)識的人的時(shí)候并不是那么重要.這就是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)循環(huán).我們可以要求阿貓?jiān)俅┮浑p高跟皮鞋改變一下身高這個(gè)屬性,讓電腦再一次進(jìn)行學(xué)習(xí),通過變換所有可能變換的外部特征,輪換讓電腦學(xué)習(xí)記憶,它就會記住阿貓這個(gè)人比較關(guān)鍵的特征,也就是沒有經(jīng)過修改的特征.也就是電腦通過學(xué)習(xí)會總結(jié)出識別阿貓甚至任何一個(gè)人所依賴的關(guān)鍵特征.經(jīng)過阿貓的訓(xùn)練電腦,電腦已經(jīng)非常聰明了,這時(shí)你在讓阿貓換身衣服或者換雙鞋站在電腦前面,電腦都可以迅速的判斷這個(gè)人就是阿貓.因?yàn)殡娔X已經(jīng)不主要依據(jù)這些特征識別人了,通過改變衣服,身高騙不了它.當(dāng)然,有時(shí)候如果電腦賴以判斷的阿貓關(guān)鍵特征發(fā)生變化,它也會判斷失誤.我們就不要要求這么高了,不要說電腦,就是人類也無能為力,你的一個(gè)好朋友你經(jīng)過多次的識記肯定認(rèn)識吧,但是他整了容你們在大街上邂逅.你可能覺得這個(gè)人聲音好熟悉,體形好熟悉,----都像自己一個(gè)朋友,就是臉長的不像.你不敢貿(mào)然上去搭訕吧(否定的判斷).因?yàn)槲覀兣卸ㄒ粋€(gè)人是否是自己的朋友的時(shí)候依靠的關(guān)鍵的特征就是面部特征,而他恰恰就是改變了這一特征.當(dāng)然也存在我們把一個(gè)擁有和我們朋友足夠多相似特征的人判定為我們的朋友,這就是認(rèn)錯人的現(xiàn)象了.這些問題電腦也會出現(xiàn). 不過這個(gè)算法還是有比較積極的意義的,實(shí)現(xiàn)了一定程度上的智能化.
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起與應(yīng)用成功推動了模式識別和數(shù)據(jù)挖掘的研究。許多曾經(jīng)嚴(yán)重依賴于手工提取特征的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)（如目標(biāo)檢測、機(jī)器翻譯和語音識別），如今都已被各種端到端的深度學(xué)習(xí)范式（例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、長短期記憶（LSTM）和自動編碼器）徹底改變了。曾有學(xué)者將本次人工智能浪潮的興起歸因于三個(gè)條件，分別是：計(jì)算資源的快速發(fā)展（如GPU）、大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可用性、深度學(xué)習(xí)從歐氏空間數(shù)據(jù)中提取潛在特征的有效性盡管傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)方法被應(yīng)用在提取歐氏空間數(shù)據(jù)的特征方面取得了巨大的成功，但許多實(shí)際應(yīng)用場景中的數(shù)據(jù)是從非歐式空間生成的，傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)方法在處理非歐式空間數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)卻仍難以使人滿意。例如，在電子商務(wù)中，一個(gè)基于圖（Graph）的學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠利用用戶和產(chǎn)品之間的交互來做出非常準(zhǔn)確的推薦，但圖的復(fù)雜性使得現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)算法在處理時(shí)面臨著巨大的挑戰(zhàn)。這是因?yàn)閳D是不規(guī)則的，每個(gè)圖都有一個(gè)大小可變的無序節(jié)點(diǎn)，圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有不同數(shù)量的相鄰節(jié)點(diǎn)，導(dǎo)致一些重要的操作（例如卷積）在圖像（Image）上很容易計(jì)算，但不再適合直接用于圖。此外，現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)算法的一個(gè)核心假設(shè)是數(shù)據(jù)樣本之間彼此獨(dú)立。然而，對于圖來說，情況并非如此，圖中的每個(gè)數(shù)據(jù)樣本（節(jié)點(diǎn)）都會有邊與圖中其他實(shí)數(shù)據(jù)樣本（節(jié)點(diǎn)）相關(guān)，這些信息可用于捕獲實(shí)例之間的相互依賴關(guān)系。近年來，人們對深度學(xué)習(xí)方法在圖上的擴(kuò)展越來越感興趣。在多方因素的成功推動下，研究人員借鑒了卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)網(wǎng)絡(luò)和深度自動編碼器的思想，定義和設(shè)計(jì)了用于處理圖數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，由此一個(gè)新的研究熱點(diǎn)——“圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Networks，GNN）”應(yīng)運(yùn)而生，本篇文章主要對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行簡單的概述。需要注意的是，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與圖嵌入或網(wǎng)絡(luò)嵌入密切相關(guān)，圖嵌入或網(wǎng)絡(luò)嵌入是數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)界日益關(guān)注的另一個(gè)課題。圖嵌入旨在通過保留圖的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)內(nèi)容信息，將圖中頂點(diǎn)表示為低維向量，以便使用簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如，支持向量機(jī)分類）進(jìn)行處理。許多圖嵌入算法通常是無監(jiān)督的算法，它們可以大致可以劃分為三個(gè)類別，即矩陣分解、隨機(jī)游走和深度學(xué)習(xí)方法。同時(shí)圖嵌入的深度學(xué)習(xí)方法也屬于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括基于圖自動編碼器的算法（如DNGR和SDNE）和無監(jiān)督訓(xùn)練的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如GraphSage）。
文章TAG：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意簡圖圖中神經(jīng)元都是興奮性

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