人工神经网络的发展及展望

人工神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征进行信息处理的算法数学模型。自1943年诞生以来,历经二次热潮和二次低谷,随着2006年深度学习的提出,进入第三次热潮,并一直延续至今。目前主要深度网络模型包括卷积神经网络(CNN)、循环(递归)神经网络(RNN)、自动编码器(AE)、生成对抗网络(GAN)、图神经网络(GNN)、Transformer等。人工神经网络下一步的发展重点应在动态抑制神经网络、与计算神经科学的互学习和算法创新等方面。