神经网络越来越多地集成到运行我们生活的软件中
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-15
我们预计2021年将继续保持何种格局
以及未来的发展趋势如何？三种技术有望在我们的生活中产生巨大影响：卷积神经网络，递归神经网络、和生成对抗网络，我们已经看到了神经网络的巨大进步，但是2021年将看到这些技术进一步融入商业软件产品中-它们将成为我们日常生活的重要组成部分。这些高度复杂的技术的民主化将是来年的主要主题，要了解这些神经网络可以做什么，让我们先了解它们的作用，一般来说，神经网络是机器学习和人工智能的构造，旨在模拟大脑的神经元结构，它使用一系列相互连接的节点，这些节点利用数学计算将大量数据转换和过滤为模式。然后将这些模式应用于生产数据，结果驱动决策，神经网络根据训练阶段提供给他们的数据而发展，这使他们变得灵活，并能够适应不同类型的问题集。
未来的这三个网络都具有相同的基本结构
但结构不同，可用于解决不同类型的问题，当跨业务用例使用它们时，他们就有改变我们所知道的工作的潜力，它们将允许计算机以比以往任何时候更高的层次进行思考，从而使我们能够更有效地工作，随着这些技术集成到我们的日常软件中，这些过程也将变得更加自治，它们将使我们的系统能够处理大量数据以查找以前无法识别的模式，并使我们能够对这些模式采取行动。
卷积神经网络
卷积神经网络是前馈人工神经网络，使用许多级别的神经元，可以构造以便网络中的每个连续层都从数据中提取其他特征，随着要素数量的增加，模型对输入数据进行分组和分类的能力也随之增强，随着增长它们以计算周期和时间的形式消耗大量资源，已针对处理非结构化空间数据（例如图像或视频）以及对该数据进行分类或识别进行了优化，计算机视觉领域严重依赖，这些卷积神经网络是自动车辆开发和图像和视频异常检测例如癌症筛查或自动质量保证任务中的关键组件。
它们不擅长处理顺序数据或基于时间的数据
它们的主要功能是获取大量空间数据，然后根据特征对数据进行提取和分类，随着企业部署这些技术，功能越来越强大的将被用于自动化问题集，而这些问题如今需要人类在空间上思考并视觉观察模式，递归神经网络，循环神经网络与不同之处在于，它不是无状态模型。节点之间的连接经过结构化，因此来自神经网络后期的信息很容易流回模型的先前部分，这允许从数据序列中学习，由于节点的向后连接，这些网络的复杂性随着附加层的增加而呈指数增长。由于这种复杂性，这些网络往往比同类网络要浅得多。
跨维护状态的能力使其对于需要数据序列和位置学习的问题更加优化
这包括诸如文本处理中的情感分析，语言翻译或基于时间的预测等领域，如今人们需要顺序思考并查看数据点之间的模式的问题集正在推动的改进，这包括允许进行时间序列预测的工具，例如算法交易，收入预测和库存移动管理，聊天机器人，语言翻译工具和预先输入技术也将从这些强大的神经网络的使用中受益。
生成对抗网络
生成对抗网络是可以合成信息的结构，两个神经网络配对在一起以生成新数据，一个神经网络（生成器）用于创建数据集，它通过获取真实的种子数据并将其变形来构建此数据，另一个网络（鉴别器）尝试确定数据是真实的还是由生成器综合生成的，经过一个训练周期，生成器得到了改进，创建了看起来更逼真的数据集，作为响应，鉴别器必须提高其区分真实数据和合成数据的能力，将成为一个持续的热门话题，因为它们可用于合成艺术，音乐，视频和文学作品，它们与真实作品非常相似，以至于很难区分真实和人造。
全世界正在看到计算机创造与人类生产的产品几乎没有区别的文本内容的可能性
他们还能够证明，借助这项技术，他们可以利用来模仿过去和现在的伟大艺术家的音乐和艺术，可以创建视频来显示从未发生过的事情的真实表现，可以利用它来创建演员，政客和其他人的视频，而无需他们参与，可以猜到，这是神经网络潜在的黑暗面，随着伪造品的问世，社会将质疑如何感知现实生活与人工创造的内容之间的差异。公司正在努力创建区分器，这些区分器在区分真实和伪造方面越来越敏感，随着我们迈向未来，我们将看到这些生成内容和检测生成的内容方面的复杂性不断提高，我们将看到每天都会将技术整合到软件中，以帮助利用这种类型的网络并消除其不良影响。
尽管围绕这三种类型的网络的复杂性仍然很高
以及未来的发展趋势如何？三种技术有望在我们的生活中产生巨大影响：卷积神经网络，递归神经网络、和生成对抗网络，我们已经看到了神经网络的巨大进步，但是2021年将看到这些技术进一步融入商业软件产品中-它们将成为我们日常生活的重要组成部分。这些高度复杂的技术的民主化将是来年的主要主题，要了解这些神经网络可以做什么，让我们先了解它们的作用，一般来说，神经网络是机器学习和人工智能的构造，旨在模拟大脑的神经元结构，它使用一系列相互连接的节点，这些节点利用数学计算将大量数据转换和过滤为模式。然后将这些模式应用于生产数据，结果驱动决策，神经网络根据训练阶段提供给他们的数据而发展，这使他们变得灵活，并能够适应不同类型的问题集。
未来的这三个网络都具有相同的基本结构
但结构不同，可用于解决不同类型的问题，当跨业务用例使用它们时，他们就有改变我们所知道的工作的潜力，它们将允许计算机以比以往任何时候更高的层次进行思考，从而使我们能够更有效地工作，随着这些技术集成到我们的日常软件中，这些过程也将变得更加自治，它们将使我们的系统能够处理大量数据以查找以前无法识别的模式，并使我们能够对这些模式采取行动。
卷积神经网络
卷积神经网络是前馈人工神经网络，使用许多级别的神经元，可以构造以便网络中的每个连续层都从数据中提取其他特征，随着要素数量的增加，模型对输入数据进行分组和分类的能力也随之增强，随着增长它们以计算周期和时间的形式消耗大量资源，已针对处理非结构化空间数据（例如图像或视频）以及对该数据进行分类或识别进行了优化，计算机视觉领域严重依赖，这些卷积神经网络是自动车辆开发和图像和视频异常检测例如癌症筛查或自动质量保证任务中的关键组件。
它们不擅长处理顺序数据或基于时间的数据
它们的主要功能是获取大量空间数据，然后根据特征对数据进行提取和分类，随着企业部署这些技术，功能越来越强大的将被用于自动化问题集，而这些问题如今需要人类在空间上思考并视觉观察模式，递归神经网络，循环神经网络与不同之处在于，它不是无状态模型。节点之间的连接经过结构化，因此来自神经网络后期的信息很容易流回模型的先前部分，这允许从数据序列中学习，由于节点的向后连接，这些网络的复杂性随着附加层的增加而呈指数增长。由于这种复杂性，这些网络往往比同类网络要浅得多。
跨维护状态的能力使其对于需要数据序列和位置学习的问题更加优化
这包括诸如文本处理中的情感分析，语言翻译或基于时间的预测等领域，如今人们需要顺序思考并查看数据点之间的模式的问题集正在推动的改进，这包括允许进行时间序列预测的工具，例如算法交易，收入预测和库存移动管理，聊天机器人，语言翻译工具和预先输入技术也将从这些强大的神经网络的使用中受益。
生成对抗网络
生成对抗网络是可以合成信息的结构，两个神经网络配对在一起以生成新数据，一个神经网络（生成器）用于创建数据集，它通过获取真实的种子数据并将其变形来构建此数据，另一个网络（鉴别器）尝试确定数据是真实的还是由生成器综合生成的，经过一个训练周期，生成器得到了改进，创建了看起来更逼真的数据集，作为响应，鉴别器必须提高其区分真实数据和合成数据的能力，将成为一个持续的热门话题，因为它们可用于合成艺术，音乐，视频和文学作品，它们与真实作品非常相似，以至于很难区分真实和人造。
全世界正在看到计算机创造与人类生产的产品几乎没有区别的文本内容的可能性
他们还能够证明，借助这项技术，他们可以利用来模仿过去和现在的伟大艺术家的音乐和艺术，可以创建视频来显示从未发生过的事情的真实表现，可以利用它来创建演员，政客和其他人的视频，而无需他们参与，可以猜到，这是神经网络潜在的黑暗面，随着伪造品的问世，社会将质疑如何感知现实生活与人工创造的内容之间的差异。公司正在努力创建区分器，这些区分器在区分真实和伪造方面越来越敏感，随着我们迈向未来，我们将看到这些生成内容和检测生成的内容方面的复杂性不断提高，我们将看到每天都会将技术整合到软件中，以帮助利用这种类型的网络并消除其不良影响。
尽管围绕这三种类型的网络的复杂性仍然很高
但是对于全面使用案例而言，它们变得越来越有价值，进入2021年，我们将看到更多工具的部署，这些工具将增加对这些高度复杂模型的访问，我们还将看到将这些工具集成到商业平台中，例如企业资源计划系统，客户关系管理系统和营销技术系统，将会更加努力地使该技术民主化，以便企业将能够将这些神经网络整合到其通用的业务流程中，这些改进将带来很多好处，但不幸的是，我们还将看到与不当使用相同技术伤害社会有关的挑战。
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