关于神经网络的正确说法,可解释的神经网络模型

有人可以介绍一下什么是"神经网络"吗?

由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的见解。

目前使用得最广泛的是T.Koholen的定义，即"神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。

"如果我们将人脑神经信息活动的特点与现行冯·诺依曼计算机的工作方式进行比较，就可以看出人脑具有以下鲜明特征：1.巨量并行性。

在冯·诺依曼机中，信息处理的方式是集中、串行的，即所有的程序指令都必须调到cpu中后再一条一条地执行。而人在识别一幅图像或作出一项决策时，存在于脑中的多方面的知识和经验会同时并发作用以迅速作出解答。

据研究，人脑中约有多达10^(10)～10^(11)数量级的神经元，每一个神经元具有103数量级的连接，这就提供了巨大的存储容量，在需要时能以很高的反应速度作出判断。

2.信息处理和存储单元结合在一起。在冯·诺依曼机中，存储内容和存储地址是分开的，必须先找出存储器的地址，然后才能查出所存储的内容。一旦存储器发生了硬件故障，存储器中存储的所有信息就都将受到毁坏。

而人脑神经元既有信息处理能力又有存储功能，所以它在进行回忆时不仅不用先找存储地址再调出所存内容，而且可以由一部分内容恢复全部内容。

当发生"硬件"故障（例如头部受伤）时，并不是所有存储的信息都失效，而是仅有被损坏得最严重的那部分信息丢失。3.自组织自学习功能。

冯·诺依曼机没有主动学习能力和自适应能力，它只能不折不扣地按照人们已经编制好的程序步骤来进行相应的数值计算或逻辑计算。

而人脑能够通过内部自组织、自学习的能力，不断地适应外界环境，从而可以有效地处理各种模拟的、模糊的或随机的问题。神经网络研究的主要发展过程大致可分为四个阶段：1.第一阶段是在五十年代中期之前。

西班牙解剖学家Cajal于十九世纪末创立了神经元学说，该学说认为神经元的形状呈两极，其细胞体和树突从其他神经元接受冲动，而轴索则将信号向远离细胞体的方向传递。

在他之后发明的各种染色技术和微电极技术不断提供了有关神经元的主要特征及其电学性质。

1943年，美国的心理学家W.S.McCulloch和数学家W.A.Pitts在论文《神经活动中所蕴含思想的逻辑活动》中，提出了一个非常简单的神经元模型，即M－P模型。

该模型将神经元当作一个功能逻辑器件来对待，从而开创了神经网络模型的理论研究。

1949年，心理学家D.O.Hebb写了一本题为《行为的组织》的书，在这本书中他提出了神经元之间连接强度变化的规则，即后来所谓的Hebb学习法则。

Hebb写道："当神经细胞A的轴突足够靠近细胞B并能使之兴奋时，如果A重复或持续地激发B，那么这两个细胞或其中一个细胞上必然有某种生长或代谢过程上的变化，这种变化使A激活B的效率有所增加。

"简单地说，就是如果两个神经元都处于兴奋状态，那么它们之间的突触连接强度将会得到增强。

五十年代初，生理学家Hodykin和数学家Huxley在研究神经细胞膜等效电路时，将膜上离子的迁移变化分别等效为可变的Na+电阻和K+电阻，从而建立了著名的Hodykin-Huxley方程。

这些先驱者的工作激发了许多学者从事这一领域的研究，从而为神经计算的出现打下了基础。2.第二阶段从五十年代中期到六十年代末。

1958年，F.Rosenblatt等人研制出了历史上第一个具有学习型神经网络特点的模式识别装置，即代号为MarkI的感知机（Perceptron），这一重大事件是神经网络研究进入第二阶段的标志。

对于最简单的没有中间层的感知机，Rosenblatt证明了一种学习算法的收敛性，这种学习算法通过迭代地改变连接权来使网络执行预期的计算。

稍后于Rosenblatt，B.Widrow等人创造出了一种不同类型的会学习的神经网络处理单元，即自适应线性元件adaline，并且还为adaline找出了一种有力的学习规则，这个规则至今仍被广泛应用。

Widrow还建立了第一家神经计算机硬件公司，并在六十年代中期实际生产商用神经计算机和神经计算机软件。

除Rosenblatt和Widrow外，在这个阶段还有许多人在神经计算的结构和实现思想方面作出了很大的贡献。例如，K.Steinbuch研究了称为学习矩阵的一种二进制联想网络结构及其硬件实现。

N.Nilsson于1965年出版的《机器学习》一书对这一时期的活动作了总结。3.第三阶段从六十年代末到八十年代初。

第三阶段开始的标志是1969年M.Minsky和S.Papert所著的《感知机》一书的出版。

该书对单层神经网络进行了深入分析，并且从数学上证明了这种网络功能有限，甚至不能解决象"异或"这样的简单逻辑运算问题。同时，他们还发现有许多模式是不能用单层网络训练的，而多层网络是否可行还很值得怀疑。

由于M.Minsky在人工智能领域中的巨大威望，他在论著中作出的悲观结论给当时神经网络沿感知机方向的研究泼了一盆冷水。

在《感知机》一书出版后，美国联邦基金有15年之久没有资助神经网络方面的研究工作，前苏联也取消了几项有前途的研究计划。

但是，即使在这个低潮期里，仍有一些研究者继续从事神经网络的研究工作，如美国波士顿大学的S.Grossberg、芬兰赫尔辛基技术大学的T.Kohonen以及日本东京大学的甘利俊一等人。

他们坚持不懈的工作为神经网络研究的复兴开辟了道路。4.第四阶段从八十年代初至今。

1982年，美国加州理工学院的生物物理学家J.J.Hopfield采用全互连型神经网络模型，利用所定义的计算能量函数，成功地求解了计算复杂度为NP完全型的旅行商问题（TravellingSalesmanProblem，简称TSP）。

这项突破性进展标志着神经网络方面的研究进入了第四阶段，也是蓬勃发展的阶段。Hopfield模型提出后，许多研究者力图扩展该模型，使之更接近人脑的功能特性。

1983年，T.SejNowski和G.Hinton提出了"隐单元"的概念，并且研制出了Boltzmann机。

日本的福岛邦房在Rosenblatt的感知机的基础上，增加隐层单元，构造出了可以实现联想学习的"认知机"。Kohonen应用3000个阈器件构造神经网络实现了二维网络的联想式学习功能。

1986年，D.Rumelhart和J.Mcclelland出版了具有轰动性的著作《并行分布处理-认知微结构的探索》，该书的问世宣告神经网络的研究进入了高潮。

1987年，首届国际神经网络大会在圣地亚哥召开，国际神经网络联合会（INNS）成立。

随后INNS创办了刊物《JournalNeuralNetworks》，其他专业杂志如《Neuralcomputation》，《IEEETransactionsonNeuralNetworks》，《InternationalJournalofNeuralSystems》等也纷纷问世。

世界上许多著名大学相继宣布成立神经计算研究所并制订有关教育计划，许多国家也陆续成立了神经网络学会，并召开了多种地区性、国际性会议，优秀论著、重大成果不断涌现。

今天，在经过多年的准备与探索之后，神经网络的研究工作已进入了决定性的阶段。日本、美国及西欧各国均制订了有关的研究规划。日本制订了一个"人类前沿科学计划"。

这项计划为期15－20年，仅初期投资就超过了1万亿日元。在该计划中，神经网络和脑功能的研究占有重要地位，因为所谓"人类前沿科学"首先指的就是有关人类大脑以及通过借鉴人脑而研制新一代计算机的科学领域。

在美国，神经网络的研究得到了军方的强有力的支持。美国国防部投资4亿美元，由国防部高级研究计划局（DAPRA）制订了一个8年研究计划，并成立了相应的组织和指导委员会。

同时，海军研究办公室（ONR）、空军科研办公室（AFOSR）等也纷纷投入巨额资金进行神经网络的研究。DARPA认为神经网络"看来是解决机器智能的唯一希望"，并认为"这是一项比原子弹工程更重要的技术"。

美国国家科学基金会（NSF）、国家航空航天局（NASA）等政府机构对神经网络的发展也都非常重视，它们以不同的形式支持了众多的研究课题。欧共体也制订了相应的研究计划。

在其ESPRIT计划中，就有一个项目是"神经网络在欧洲工业中的应用"，除了英、德两国的原子能机构外，还有多个欧洲大公司卷进这个研究项目，如英国航天航空公司、德国西门子公司等。

此外，西欧一些国家还有自己的研究计划，如德国从1988年就开始进行一个叫作"神经信息论"的研究计划。我国从1986年开始，先后召开了多次非正式的神经网络研讨会。

1990年12月，由中国计算机学会、电子学会、人工智能学会、自动化学会、通信学会、物理学会、生物物理学会和心理学会等八个学会联合在北京召开了"中国神经网络首届学术会议"，从而开创了我国神经网络研究的新纪元。

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深度学习可解释性差到底是什么意思？

很多人在学习深度学习的时候会遇到一个疑惑，那就是深度学习可解释差这个说法是否准确文案狗。这个拗口的词汇相信大家对其义也不甚了解。

虽说这个词汇不好理解，但是这个词汇确实是一个十分重要的概念，我们要想学习深度学习知识就不能忽略这个词汇。那么深度学习可解释差到底是什么意思呢？下面我们就给大家介绍一下这个词汇的意思。

首先我们给大家解读一下“解释”的含义，其实解释的意思就是在观察的基础上进行思考,合理地说明事物变化的原因，事物之间的联系，或者是事物发展的规律。

而深度学习可解释性差，意思就是我们很难去说明一条样本数据灌进一个神经网络出来这样一个预测结果的原因，这造成的直接后果就是很多时候我们不清楚如何针对一个神经网络做优化。我们怎么去解释这个词汇的意思呢？

其实我们可以从一个线性回归模型考虑。就拿现在大家最关心的房价来说，房价的因素有很多，我们主要就是说两种，第一就是面积，第二就是到市中心的距离。

我们认为一个房子的房价受房屋大小和到始终细腻距离两个因素影响，而且到市中心距离这个因素的印象力很大，比房屋面积大100倍。

我们还可以针对每个权重和偏置做假设检验，来看看这三个因素有没有哪些是无显著影响的。对于这种只有两个因素的线性模型，我们甚至还可以将模型的函数图像画出来，直观地检查模型与数据拟合程度如何。

对于线性模型，我们很清楚每一个权重和偏置的含义是什么。所以我们可以有很多明确的优化方案。这就是线性回归的相关思想知识。

当然神经网络有很多的结构，也有很多的特点，第一个特点就是神经元多，参数众多；第二个特点就是结构分层，且隐含层众多；第三个特点就是神经网络的参数对应的特征不是人工设计的，是神经网络在学习过程中自己选择的。

我们根本不知道我们的神经网络模型到底学习了写什么，我们不知道每一个参数的含义是什么，所以我们无法解释整个模型的运作机制，自然也无法得出明确而又针对性的优化方案。

其实深度学习的缺陷有很多，可解释性差也是深度学习目前最大的缺陷之一。所以说，可解释性差总是让深度学习解释事物不是那么完美。因此，我们还需要发现一些更好的方式去弥补这个缺陷，这是深度学习发展的方向之一。

相信这篇文章给予大家更多的一些思考和启发，同时也发现深度学习还有很长的路要走，不过路越长说明就业的机会也更多，大家好好加油吧。

如何直观解释卷积神经网络的工作原理

rbf神经网络即径向基函数神经网络（RadicalBasisFunction）。

径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。

同时，它也是一种可以广泛应用于模式识别、非线性函数逼近等领域的神经网络模型。

什么是人体神经网络？

神经系统概述神经系统nervoussystem是机体内起主导作用的系统。

内、外环境的各种信息，由感受器接受后，通过周围神经传递到脑和脊髓的各级中枢进行整合，再经周围神经控制和调节机体各系统器官的活动，以维持机体与内、外界环境的相对平衡。

人体各器官、系统的功能都是直接或间接处于神经系统的调节控制之下，神经系统是整体内起主导作用的调节系统。

人体是一个复杂的机体，各器官、系统的功能不是孤立的，它们之间互相联系、互相制约；同时，人体生活在经常变化的环境中，环境的变化随时影响着体内的各种功能。

这就需要对体内各种功能不断作出迅速而完善的调节，使机体适应内外环境的变化。实现这一调节功能的系统主要就是神经系统。神经系的基本结构神经系统是由神经细胞（神经元）和神经胶质所组成。1．神经元。

神经元neuron是一种高度特化的细胞，是神经系统的基本结构和功能单位，它具有感受刺激和传导兴奋的功能。神经元由胞体和突起两部分构成。

胞体的中央有细胞核，核的周围为细胞质，胞质内除有一般细胞所具有的细胞器如线粒体、内质网等外，还含有特有的神经原纤维及尼氏体。神经元的突起根据形状和机能又分为树突dendrite和轴突axon。

树突较短但分支较多，它接受冲动，并将冲动传至细胞体，各类神经元树突的数目多少不等，形态各异。每个神经元只发出一条轴突，长短不一，胞体发生出的冲动则沿轴突传出。

根据突起的数目，可将神经元从形态上分为假单极神经元、双极神经元和多极神经元三大类。根据神经元的功能，可分为感觉神经元、运动神经元和联络神经元。

感觉神经元又称传入神经元，一般位于外周的感觉神经节内，为假单极或双极神经元，感觉神经元的周围突接受内外界环境的各种刺激，经胞体和中枢突将冲动传至中枢；运动神经元又名传出神经元，一般位于脑、脊髓的运动核内或周围的植物神经节内，为多极神经元，它将冲动从中枢传至肌肉或腺体等效应器；联络神经元又称中间神经元，是位于感觉和运动神经元之间的神经元，起联络、整合等作用，为多极神经元。

2．神经胶质。神经胶质neuroglia数目较神经元，突起无树突、轴突之分，胞体较小，胞浆中无神经原纤维和尼氏体，不具有传导冲动的功能。

神经胶质对神经元起着支持、绝缘、营养和保护等作用，并参与构成血脑屏障。3．突触。神经元间联系方式是互相接触，而不是细胞质的互相沟通。

该接触部位的结构特化称为突触synapse，通常是一个神经元的轴突与另一个神经元的树突或胞体借突触发生机能上的联系，神经冲动由一个神经元通过突触传递到另一个神经元。

神经系统的构成神经系统分为中枢神经系统和周围神经系统两大部分。中枢神经系统包括脑和脊髓。脑和脊髓位于人体的中轴位，它们的周围有头颅骨和脊椎骨包绕。

这些骨头质地很硬，在人年龄小时还富有弹性，因此可以使脑和脊髓得到很好的保护。脑分为端脑、间脑、小脑和脑干四部分。

脊髓主要是传导通路，能把外界的刺激及时传送到脑，然后再把脑发出的命令及时传送到周围器官，起到了上通下达的桥梁作用。周围神经系统包括脑神经、脊神经和植物神经。

脑神经共有12对，主要支配头面部器官的感觉和运动。人能看到周围事物，听见声音，闻出香臭，尝出滋味，以及有喜怒哀乐的表情等，都必须依靠这12对脑神经的功能。

脊神经共有31对，其中包括颈神经8对，胸神经12对，腰神经5对，骶神经5对，尾神经1对。脊神经由脊髓发出，主要支配身体和四肢的感觉、运动和反射。

植物神经也称为内脏神经，主要分布于内脏、心血管和腺体。心跳、呼吸和消化活动都受它的调节。

植物神经分为交感神经和副交感神经两类，两者之间相互桔抗又相互协调，组成一个配合默契的有机整体，使内脏活动能适应内外环境的需要。神经系统神经系统是人体内由神经组织构成的全部装置。主要由神经元组成。

神经系统由中枢神经系统和遍布全身各处的周围神经系统两部分组成。中枢神经系统包括脑和脊髓，分别位于颅腔和椎管内，是神经组织最集中、构造最复杂的部位。存在有控制各种生理机能的中枢。

周围神经系统包括各种神经和神经节。其中同脑相连的称为脑神经，与脊髓相连的为脊神经，支配内脏器官的称植物性神经。各类神经通过其末梢与其他器官系统相联系。神经系统具有重要的功能，是人体内起主导作用的系统。

一方面它控制与调节各器官、系统的活动，使人体成为一个统一的整体。另一方面通过神经系统的分析与综合，使机体对环境变化的刺激作出相应的反应，达到机体与环境的统一。

神经系统对生理机能调节的基本活动形式是反射。人的大脑的高度发展，使大脑皮质成为控制整个机体功能的最高级部位，并具有思维、意识等生理机能。神经系统发生于胚胎发育的早期，由外胚层发育而来。

小脑、大脑和神经系统大脑的功能主要有：进行理论性的思考、判断事物、说话、掌管本能以及掌管情感。

神经的功能是传递脑部的指令到身体各部位，再由末梢神经和中枢神经将身体各部位所收集的情报回传到大脑进行资料分析的。小脑的功能是由旧小脑负责保持身体的平衡，例如站立、行走、运动。

而新小脑是负责将大脑所传达的粗略运动指令进行仔细调整后，通过神经细胞，以电脑的速度和准确性，传到身体的每个部位。

小脑皮质每1mm2聚集了50万个神经细胞，之所以我们能够使全身的肌肉协调地进行各种动作，例如挥杆自如，全部都是因为新小脑，即神经细胞的聚合体，以千分之一秒的速度来准确地处理了大脑发出的运动指令，如果这里出了问题，就无法巧妙用手握住物体，又或无法做到协调的动作了。

保护脑部的正常运作大家对脑部和神经粗略地了解了一些主要功能，现在我们要学习如何去保护及保证脑部及神经系统能发挥正常的功能。因为当它们正常操作时，我们的高尔夫球和生活才能好好享受。

首先要了解脑部会有机会出现一些疾病和原因，脑部常见的疾病有脑血管阻塞或破裂即是脑中风，但它并不是单一的疾病，而是脑梗塞、脑出血、蜘蛛膜下出血等会使脑血管产生障碍的各种疾病的总称。

而这些病的背景都是动脉硬化，再加上精神过度紧张、饮酒、身体过度疲劳而身体已到了最危险的时候，一触即发而造成出血的结果。

而神经有可能出现的疾病就是神经痛，例如三叉神经痛、枕神经痛、肋间神经痛和坐骨神经痛等等，根据一些医书的解释是由於某些部位的神经受到压迫，例如：肌肉的过份紧张收缩和骨的移位而令某些神经受到过大的压力而痛，又或者由於颈椎、腰椎、脊椎变形、又或者由於肿痛等原因而导致神经痛，而引起这些病的根本原因通常是由於长期身体处於高度的精神紧张、饮食不健康、长期缺乏运动，而长期累积太多有害物质又排不出体外，加上工作的压力就很容易令身体去到危险程度。

希望大家能够提醒自己，用聪明的方法消除精神和身体的疲劳，同时要让身体摄取各种营养素、维他命、氨基酸、矿物质等等，以及多做运动去消除精神上的压力，令坏胆固醇无法在身体囤积，同时听音乐或出去旅行，又或者种种花草、浸浸温泉、做做运动按摩和多做伸展运动和多在清新空气的地方做深呼吸，以达到最健康。

神经网络算法可以解决的问题有哪些

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）系统是20世纪40年代后出现的。

它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。

BP（BackPropagation）算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。

BP神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。

而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许多领域都有着广泛的应用前景。

工作原理人工神经元的研究起源于脑神经元学说。19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。

大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。

神经元也和其他类型的细胞一样，包括有细胞膜、细胞质和细胞核。但是神经细胞的形态比较特殊，具有许多突起，因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。

树突是作为引入输入信号的突起，而轴突是作为输出端的突起，它只有一个。树突是细胞体的延伸部分，它由细胞体发出后逐渐变细，全长各部位都可与其他神经元的轴突末梢相互联系，形成所谓“突触”。

在突触处两神经元并未连通，它只是发生信息传递功能的结合部，联系界面之间间隙约为（15～50)×10米。突触可分为兴奋性与抑制性两种类型，它相应于神经元之间耦合的极性。

每个神经元的突触数目正常，最高可达10个。各神经元之间的连接强度和极性有所不同，并且都可调整、基于这一特性，人脑具有存储信息的功能。利用大量神经元相互联接组成人工神经网络可显示出人的大脑的某些特征。

人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。

人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。

与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。

人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对于写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。

所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。

首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。

在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。

神经网络优缺点，

优点：（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。

预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。（3）具有高速寻找优化解的能力。

寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

缺点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。

（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。

扩展资料：神经网络发展趋势人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。

人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。

近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。

将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。

神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。

其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。

由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。

目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。参考资料：百度百科-人工神经网络。