深度学习的关键技术
随着信息技术的飞速发展，人工智能领域取得了显著的成果，深度学习作为一种重要的机器学习技术，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展，非线性神经网络作为深度学习的基础，其重要性不言而喻，本文将介绍非线性神经网络的基本概念、原理及其在深度学习中的应用。
非线性神经网络的基本概念
神经网络
神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，由大量的神经元相互连接而成，每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，经过非线性变换后产生输出信号,从而实现信息的传递和处理。
非线性
在神经网络中，非线性指的是神经元之间的连接关系和神经元内部的激活函数，非线性连接关系使得神经网络能够处理复杂的输入数据,非线性激活函数则使得神经网络具有非线性映射能力。
非线性神经网络的原理
前向传播
非线性神经网络的前向传播过程如下：
（1）输入层接收原始数据,将其传递给隐藏层。
（2）隐藏层神经元对输入数据进行非线性变换,并将结果传递给输出层。
（3）输出层神经元对隐藏层的输出进行非线性变换,得到最终的输出结果。
反向传播
非线性神经网络的反向传播过程如下：
（1）计算输出层与实际标签之间的误差。
（2）将误差信息传递给隐藏层,并计算隐藏层神经元的误差。
（3）根据误差信息调整神经元之间的连接权重,实现权重的优化。
非线性神经网络在深度学习中的应用
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是一种特殊的非线性神经网络，主要用于图像识别、图像分类等任务，CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构,实现对图像的自动特征提取和分类。
循环神经网络（RNN）
循环神经网络是一种具有时间记忆能力的非线性神经网络，主要用于处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等，RNN通过隐藏层和循环连接,实现对序列数据的记忆和预测。
生成对抗网络（GAN）
生成对抗网络是一种基于对抗学习的非线性神经网络，由生成器和判别器两部分组成，生成器负责生成数据，判别器负责判断数据是否真实，GAN在图像生成、语音合成等领域具有广泛的应用。
非线性神经网络作为深度学习的基础，在各个领域都取得了显著的成果，随着研究的不断深入,非线性神经网络在未来的发展中将具有更加广泛的应用前景。
流星蝴蝶剑ol在哪下
国内十大网游运营商之一的久游网（）于虎年春节假期结束后首日，初步披露了其2010年度核心产品运营计划，将于年内上线运营包括网页游戏在内的十款网游新作，绝大多数为自行研发的大型MMORPG及动作类网游。 其中，业已对外公布的国内首款3D横版动作格斗类网络游戏“勇士OL”(，改编自香港漫画大师黄玉郎同名漫画系列的国内首款基于“虚幻3”引擎技术的次世代，大制作级魔幻武侠RPG网游“神兵传奇“（），改编自武侠宗师古龙同名小说的动作武侠ARPG网游”流星蝴蝶剑“（）及大型3D近未来世界RPG网游”侠道金刚“（）将陆续于上半年正式上线运营外，将陆续择时公布计划于年内投入运营的五款均为自主研发精品的MMORPG新作及网页游戏，而久游网首次涉足的网页游戏产品将在运营及营销层面实现同客户端游戏的全面捆绑。 2010年是国内互动娱乐产业第二个十年的开端，在国内网游产业步入成熟，市场竞争激烈，受众对内容及品质升级需求日盛的大环境下，网游世代更替，优胜劣汰将不可避免。 久游网新闻发言人表示，根据网游市场的整体发展趋势，久游网已从二年前开始在内部实施了经营战略转型，对自身的内容结构和运营战略进行了重大调整，将自主研发作为发展主线，将占据最大市场份额的MMORPG类型及发展潜力巨大的动作类网游作为内容主型，将能够经得起世代更替考验的次世代，大制作级精品作为首要发展目标，通过二年多来卧薪尝胆的艰苦努力，业已达到既定的调整目标，类型丰富，内容精彩，质量突出，准备充分的首批网游新作蓄势待发。 久游网新闻发言人同时表示，公司的经营战略调整伴随着巨大的人力，物力和财力投入，也付出了宝贵的时间代价，但我们始终坚持质量至上的发展原则，甚至不惜将原定09年内上线的数款产品延后至今年，以充分的时间投入确保品质的大幅提升，力争无愧于市场和用户。 我们在国内率先采用高精度引擎并进行了一系列本地化技术改造和优化，力求充分发挥先进引擎突出的表现力、并在吸收众多成功网游系统玩点的基础上，融入具备次世代特征的多相化表现，非线性参数整合等多种创新要素，实现电影级画面效果和丰富的玩点设计的完美结合，成就国产次世代网游精品。 久游网二千名员工有充分信心在虎年中为广大国内外玩家带来全新的次世代互动娱乐体验，再塑辉煌，实现企业发展的新飞跃。
哪种类型灯泡最亮
一般来说是功率大的灯泡最亮，再严格的来说，是用来发光的部分的功率大的灯泡最亮。 一般情况下那种灯就是我们平时会用到的节能灯，他的电能大部分都是用来转化为光能，一部分是转化为热能，转化为热能是难免的，但他比一般的灯转化为热能的能量少得多，因为根据能量守恒定律，在总共的能量的情况下，如果转化为热能小了，因为灯主要的作用是用来发光的，那他转化为光能的能量就大了，所以是那种节能灯的灯泡在同样功率的情况下是最亮的。 谢谢
求一科技创新论文字数2000字左右 请直接把文章发上去 谢谢
科技创新论文和智能计算论文：计算智能原理对创新模式的探索
摘要：科技创新能力培养是本科生培养的一个重要方面，在国家大力提倡科技创新的背景下，加强大学生科技创新具有重要的意义。 培养有创新能力的人才是高等学校建设的中心。 本文基于计算智能原理与方法，结合指导的国家大学生创新项目的实践，就建设高效的创新团队的方法进行了初
探。
关键词：计算智能；科研训练；创新团队
0引言
目前，我们要提高自主创新能力，建设创新型国家。 高等教育担负着培养创新型人才的重要责任。 学生科技活动对于提高学生科技创新能力，培养拔尖创新型人才具有重要意义。 而构建了一批锐意进取、大胆创新的大学生创新团队，对提高学生的创新能力和团队协作能力就显得特别的重要。 目前就团队理论的研究还有待与深入，用计算智能的基本理论原理与方法来指导建设大学生创新项目团队，是一种跨学科研
究的新尝试。
1计算智能的基本理论与方法简介
计算智能由美国学者James 1992年首次给出其定义，广义的讲就是借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、细胞免疫、神经细胞网络等某些机制，用数学语言抽象描述的计算方法。 是基于数值计算和结构演化的智能，是智能理论发展的高级阶段。 计算智能的主要方法有：人工神经
网络、模糊系统、进化计算等。
1.1模糊计算
模糊系统以模糊集合理论、模糊逻辑推理为基础，它试图从一个较高的层次模拟人脑表示和求解不精确知识的能力。 在模糊系统中，知识是以规则的形式存储的，它采用一组模糊IF—TheN规则来描述对象的特性，并通过模糊逻辑推理来完成对不确定性问题的求解。 模糊系统善于描述利用学科领
域的知识，具有较强的推理能力。
1.2人工神经网络
人工神经网络系统是由大量简单的处理单元，即神经元广泛地连接而形成的复杂网络系统。 在人工神经网络中，计算是通过数据在网络中的流动来完成的。 在数据的流动过程中，每个神经元从与其连接的神经元处接收输入数据流，对其进行处理以后，再将结果以输出数据流的形式传送到与其连接的其它神经元中去。 网络的拓扑结构和各神经元之间的连接权值(Wi)是由相应的学习算法来确定的。 算法不断地调整网络的结构和神经元之间的连接权值，一直到神经网络产生所需要的输出为止。 通过这个学习过程，人工神经网络可以不断地从环境中自动地获取知识，并将这些知识以网络结构和连接权值的形式存储于网络之中。 人工神经网络具有良好的自学习、自适应和自组织能力，以及人规模并行、分布式信息存储和处理等特点，这使得它非常适合于处理那些需要同时考虑多个因素的、不完整的、不准确的信息处理问题。
1.3进化计算
自然界在几十亿年的进化过程中,生物体己经形成了一种优化自身结构的内在机制，它们能够不断地从环境中学习，以适应不断变化的环境。 对于大多数生物体，这个过程是通过自然选择和有性生殖来完成的。 自然选择决定了群体中哪些个体能够存活并繁殖：有性生殖保证了后代基因的混合与重组。 进化计算受这种自然界进化过程的启发，它从模拟自然界的生物进化过程入手，从基因的层次探寻人类某些智能行为发展和进化的规律，以解决智能系统如何从环境中进行学
习的问题。
2计算智能原理在创新团队实践中的启发
从系统论的视角看，创新团队的建设问题是一个复杂系统的优化和控制问题。 复杂系统具有：1）自适应性/自组织性(self-adaptive/self-organization)。 2）不确定性（uncertainty）。 3）涌现性（emergence）。 4）预决性（Finality）。 5）演化（Evolution）。 6）开放性（opening）。 而计算智能的这些方法具有自学习、自组织、自适应的特征,创新团队的建设是具
有一定的研究价值的。
2.1在专家指导下的自学习、自组织、自适应计算
智能特点提到，模糊系统善于描述和利用经验知识;神经网络善于直接从数据中进行学习，把人工神经网络与专家系统结合起来,建立一个混合的系统,要比各自单一地工作更为有利。 创新团队在相关专家的指导下，突出学生自由组建、自主管理、自我服务的特色。 在明确团队任务的前提下对团队人数、组成人员条件及内部控制制度做些原则性的规定，赋予团队负责人充分的权力如决定团队成员构成、支配内部经费、对团队成员进行分工和考核等，保证其对团队工作直接
有效的管理。
2.2合作与竞争意识
计算智能特点提到，进化计算善于求解复杂的全局最优问题，具有极强的稳健性和整体优化性。 种群的进化过程就是优胜劣汰的自然选择过程。 团队建设的基石是合作与竞争理论。 Deutsch早就指出，如果人们处于散乱的、互不相干的独立竞争关系，认为双方目标之间没有关系，那么，在资源有限的情况下，人们会表现得更为自私，彼此之间的利益存在冲突，这种关系会引起组织内耗和人际关系紧张，最终导致低生产率和低创造率。 Dcutsch认为，应该使人们在组织中具有共同目标，在共同目标下合作共事。 具有合作关系的人们会相互尊重、共享信息和资源，他们会将他人的进步看成对自己的促进，并交流意见和取长补短，现代科学的进步表明，今天每一项科技成果的取得，差不多都是多学科协同作战的结果。 大学科研团队的建设就是要很好地贯彻这种理
念，在适度的竞争与合作之间构建这种理念。
2.3融入计算智能思想的协同学习
团队人们在研究人类智能行为中发现，大部分人类活动都涉及多个人构成的社会团体，大型复杂问题的求解需要多人或组织协作完成，师生之间的关系也更强调合作和共同发展。 随着计算机网络、计算机通信和并发程序设计的发展,分布式人工智能逐渐成为人工智能领域的一个新的研究热点，它是以智能Agent概念为研究核心。 虽然每个智能Agent都是主动地、自治地工作,多个智能Agent在同一环境中协同工作,协同的手段是相互通信。 计算智能与分布式人工智能结合则是研究在逻辑上或物理上分散的智能动作如何协调它们的知识、技能和规划，求解单目标或多目标问题，因此这也为设计和建立大型复杂的智能系统或计算机支持的协同学习
工作提供了有效途径。
2.4选好综合能力强的团队带头人
计算智能特点提到，对复杂系统的控制，要用处理各种不确定的智能方法，这就要求团队带头人有处理复杂问题的综合能力。 科技创新团队应是由不同类型的人为实现特定的目标组成的群体。 激励和聚合大家的力量，负责内部的计划、组织、指挥、协调和控制等方面组织工作，必须要有一位核心人物，即学术带头人。 优秀的学术带头人是高校科技创新团队必备的要素。 团队的带头人处于沟通、协调团队内外的中心位置，是团队其他成员获得工作方向、具体任务、工作目标等信息的主要来源，是团队维持士气、活力、凝聚力的中心环节和纽带，在很大程度上决定了整个团队的学术水平、科研风格和文化氛围。 同时对团队整体加强协调与组织，提
高团队的内部凝聚力。
2.5加强交流，资源公享计算
智能特点提到自适应，进化机制，是建立在信息传输基础上的。 团队成员之间进而形成了彼此间紧密合作、资源共享的伙伴关系。 通过彼此间的紧密合作，使团队成员不再是一个独立的个体，而是共同承担责任、积极面对挑战的一个集体。 在这个集体中，团队成员的合力要远远大于每个成员能力简单相加的总和。 因此，在科研团队的建设中，良好的沟通渠道能促进成员之间的团结合作，使组织中的每个成员都为组织的发展倾尽所有。 团队成员之间进而形成了彼此间紧密合作、资源共享的伙伴关系。 通过彼此间的紧密合作，使团队成员不再是一个独立的个体，而是共同承担责任、积极面对挑战的一个集体。 在这个集体中，团队成员的合力要远远大于每个成员能力简单相加的总和。 因此，在科研团队的建设中，良好的沟通渠道能促进成员之间的团结合作，使组织中
的每个成员都为组织的发展倾尽所有。
2.6配备优势互补的成员
在计算智能机制的调控，非线性复杂系统有涌现性特征。 所谓涌现性，就是肩负不同角色的组件间通过多种交互模式、按局部或全局的行为规则进行交互，组件类型与状态、组件之间的交互以及系统行为随时间不断改变，系统中子系统或基本单元之间的局部交互，经过一定的时间之后在整体上演化出一些独特的、新的性质，形成某些模式，这便体现为涌现性。 子系统之间的相互作用，可导致产生与单个子系统行为显著不同的宏观整体性质。 涌现性也体现为一种质变，主体之间的相互作用开始后,系统能自组织、自协调、自加强,
并随之扩大,发展,最后发生质变，即发生了涌现。
3结束语
计算智能理论对处理复杂系统的优化和控制问题是有效，计算智能原理在创新团队实践中的启发是多方面的。目前就团队理论的研究还有待与深入，利用计算智能原理与方法来指
导建设大学生创新项目团队，是一种新的思路。
参考文献：
[1]王海鹰.基于多智能体协同进化机制的学术团队建设.中国
校外教育.2010,7.
[2]Wang agent-based evolutionary mechanism of the management team of Enterprise innovation[C2010 IEEE International Conference on AdvanceManagement Science(IEEE ICAMS 2010).2010-07.
[3]李慧波.团队精神.新华出版社.2004.
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