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人工智能的第一代模型，有优点，但是也有很大局限性。这个优点是显然的，因为它是模仿人类的，它可解释，鲁棒性很强，但是它的局限性也非常大。因为最大的问题是人类的知识经验，很难准确表达，这就是产生的后来人工智能冬天的根本原因。当时的应用很有限，几乎没有推广，但是，有了大数据以后，这个问题得到了很大改善，特别是机器的能力提高以后，可以把大量的数据作为知识放在机器里，这就是最典型的沃森系统。沃森系统可以做癌症的免疫治疗，这里面用多少知识呢？100万个医学杂志中抽取的2500个摘要，400万病人的数据，再加上1861年以前所有药物的专利，它有医学知识，并联的数据再加上药物知识，就可以做癌症的免疫治疗。当然了，很多慢性病的治疗和管理，这个系统也做得很好，中国的国内也有大量这方面的工作在探索和研究。第二代人工智能，一个最重要的成果就是深度学习。也就是说，第一代人工智能提出来，如果能够很好地利用人类的知识，就可以建立很好的人工智能系统，如果我们有充分数据，也有可能建立起有用的人工智能的系统。深度学习为什么这么受重视？一个很重要的原因，它有两个重大变化。当网络层次增加以后，有两个重大变化：第一个变化，输入只要原始数据，不需要预处理。第二个是性能提高很多，这就造成了深度学习的重大突破。也就是说，它从一定意义上有通用工具，对领域的知识要求不高，同时能够处理大数据。这就带来很大的变化，大家也看到了，语音识别，2001年时它的识别率停留在80%，也就是20%的误识别率；2016年误识率就降到了，达到专业速记员的水平，到了2017年，所有产品包括谷歌、微软，包括中国的讯飞、百度，用的全是深度学习。变化更大的是图像识别。有一个标准的图像识别数据集 ImageNet，大家知道，2011年，它的误识率是50%，有一半认错了。但是四年以后，2015年就超过了人类水平，原因也是利用了深度学习。最后一个，给大家印象最深就是AlphaGo，大家都知道了。因此就有很多估计，十年之内代替40%以上人类的工作，三五年里面，智能驾驶车就可以量产，等等，刚刚李院士说到了这个问题，他分析得很深刻。实际三五年里面不可能量产。
随着现代科学技术的飞速发展，先进的技术在各个领域都得到了广泛的应用。人工智能现在成为了相当火热的技术，下面就为大家介绍一下人工智能的利与弊。人工智能的利与弊一、人工智能技术的发展对我们的益处1、商业价值很高一般认为，人工智能有三大商用方向：一是信息聚合；二是评估用户情绪反应；三是与用户建立关系，可以通过这三点建立与用户之间的社交纽带，让他们经常回访。怎么做？给用户反馈。第一步就是要收集用户数据，利用人工智能更好地了解用户，基于大数据的分析，为用户创造优质的、长期的个性化体验。企业就能够相应的赚取更多的商业价值；2、带来更多新的工作机遇就像曾经脱离了传统农业、传统手工业的大量劳动力，在现代工业生产和城市服务业中找到新的就业机会那样，人工智能的进步也将如此——由当前数据密集型机器学习、通过机器学习与人工智能会话的系统而延伸出的很多领域，将会在未来带来很多工作机遇；3、人工智能让人类生活更美好比如说，人工智能的医疗应用惠及大众。我们医生或许难以保持最新治疗方案和方法，也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案，为人们提供最好的治疗；二、人工智能带给我们的弊端1、大规模的失业人工智能的发展，导致很多人失业。据人力资源和社会保障部2016年新闻发布会介绍，2016年末中国失业率达，机器人不会犯错，不会累，不需要休息，不需要工资。这完全可以代替很多职业，例如工人，司机等等不需要思想的工作。如此便会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事；2、对人类的一次大淘汰人工智能时代的到来可能是对人类的一次大淘汰。机器人对人类的大淘汰，如果处理不好有可能引发核大战，那将是人类的灾难，人类可能因此而灭亡；3、人才争夺战导致垄断、贫富分化加剧人工智能时代的到来，必将引发空前的人才争夺战。谁拥有的各类一流人才数量多质量高，谁就能赢得最后胜利。同时这会导致巨头的垄断、贫富分化加剧；对待人工智能，我们应该以客观的角度去看待它，扬长避短，充分利用人工智能的优点。希望我的理解能够帮助你们更进一步了解人工智能。
在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说，“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。随着机器变得越来越有能力，被认为需要“智能”的任务通常会从人工智能的定义中删除，这种现象被称为人工智能效应。特斯勒定理（Tesler's Theorem）中的一句妙语说：“人工智能是尚未完成的事情。” 例如，光学字符识别经常被排除在人工智能之外，已经成为一种常规技术。现代机器能力通常被归类为人工智能，包括成功理解人类语言， 在战略游戏系统（如象棋和围棋）中处于最高水平的竞争， 自主操作汽车、内容传递网络中的智能路由以及军事模拟。人工智能可以分为三种不同类型的系统：分析型、人类启发型和人性化人工智能。分析型人工智能只有与认知智能一致的特征；生成对世界的认知表示，并利用基于过去经验的学习来为未来的决策提供信息。人类启发的人工智能包含认知和情商的元素；除了认知因素之外，还要理解人类情感，并在决策中考虑它们。人性化人工智能显示了所有类型能力（即认知、情感和社会智能）的特征，能够自我意识，并在与他人的互动中自我意识。人工智能于1956年作为一门学术学科创立，此后几年经历了几次乐观浪潮， 接着是失望和资金损失（被称为“人工智能冬天”）， 接着是新的方法、成功和新的资金。 在其历史的大部分时间里，人工智能研究一直被划分为许多子领域，这些子领域之间往往无法相互沟通。 这些子领域是基于技术考虑的，如特定目标（如“机器人学”或“机器学习”）， 特定工具的使用（“逻辑”或人工神经网络），或深刻的哲学差异。 子领域也基于社会因素（特定机构或特定研究人员的工作）。人工智能研究的传统问题（或目标）包括推理、知识表示、规划、学习、自然语言处理、感知以及移动和操纵对象的能力。 一般智力是该领域的长期目标之一。 方法包括统计方法、计算智能和传统的符号人工智能。人工智能中使用了许多工具，包括搜索和数学优化、人工神经网络以及基于统计、概率和经济学的方法。人工智能领域借鉴了计算机科学、信息工程、数学、心理学、语言学、哲学和许多其他领域。这个领域建立在人类智能“可以被如此精确地描述，以至于可以制造一台机器来模拟它”的主张之上。这引发了关于创造具有类人智能的人工生命的思想本质和伦理道德的哲学争论，这些问题自古以来就被神话、小说和哲学所探索。有些人还认为人工智能如果发展势头不减，将对人类构成威胁。其他人认为人工智能不同于以前的技术革命，它会带来大规模失业的风险。在二十一世纪，随着计算机能力、大量数据和理论理解的同步发展，人工智能技术经历了一次复兴；人工智能技术已经成为技术产业的重要组成部分，有助于解决计算机科学、软件工程和运筹学中许多具有挑战性的问题。
编号 发表时间 论 文 题 目 杂 志 位次 1 家兔死后玻璃体液离子浓度检测的微量重复取样法 《中国法医学杂志》 21卷第3期 1 2 A Preliminary study for vitreous humor sampling methodologies on rabbits Z Huazhong Uni Sci (Med Sci), volume 26, 4. 1 3 家兔玻璃体液间隔多次微量取样方法研究 《中国法医学杂志》 21卷第6期 1 4 家兔玻璃体液微量取样与一次取样的比较 《法律与学杂志》13卷第6期 2 5 人工神经网络的法医学应用 《中国法医学杂志》 1 6 APM染色法在羊水栓塞诊断中的应用价值 《中国法医学杂志》 1 7 阿尔辛蓝－荧光桃红－马休黄染色在羊水栓塞病理诊断中的应用价值 《中华病理学杂志》 2 8 羊水栓塞研究进展（综述） 《人民法院法医学理论与实践学术交流会论文集》、人民法院法医学理论与实践学术交流会 “优秀论文” 1 9 浅析视力减弱补偿率在伤残等级评定中的应用 《法律与医学杂志》 1 10 医疗事故处理处理条例相关法律问题探讨 《人民法院法医学理论与实践学术交流会论文集》 2 11 蛛网膜囊肿的法医学鉴定 《山东省法院司法鉴定学术交流会论文集》 2 12 陈阳性海绵瘘误鉴1例讨论分析 《山东省法院司法鉴定学术交流会论文集》 2 13 羊水栓塞研究 《山东省法院司法鉴定学术交流会论文集》 1 14 AB-P-MY双重组化染色法法在羊水栓塞病理诊断中的应用价值研究 《山东省法院司法鉴定学术交流会论文集》 1 15 1例以抗癌药物投毒致畸胎的法医学鉴定 《法律与医学杂志》 1 16 视力减弱补偿率法医学参考价值的探讨 《山东省法院司法鉴定学术交流会论文集》 1 17 1例以抗癌药物投毒致畸胎的法医学鉴定 《山东省法院司法鉴定学术交流会论文集》 1 18 五例外伤性硬膜下积液的法医学鉴定 《中国法医学杂志》 3 19 二例外伤性鼓膜穿孔原因分析 《中国法医学杂志》 2 汪岚（周子涵饰）28岁，允杰的前妻。允杰是汪岚大学时代同社团的学长，两人因社团活动渐生情愫，甚至在双方父母都不在身边的状况下跑去登记了。汪岚向往记者工作，在大学刚毕业报考 电视台的新闻记者，意外成为电视台储备主播。正准备大展身手之际却发现她怀孕了！完全没有准备的她，一度想把孩子拿掉，犹豫不决的心境下找到了手术资料。想等理清思绪后告诉允杰，但在阴错阳差之下允杰误以为汪岚拿掉小孩，两人起了严重争执离婚收场，之后她选择生下小孩。一次出差，与允杰意外重逢，才明白她还爱着允杰，也就说此次重逢，允杰一家人得知项家有个八岁大的孙子。更没有想到，再次相遇后，不是一段重拾旧爱的选择而是一场亲子争夺战。
随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!
人工神经网络的发展及应用
摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用
随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述
关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程
萌芽时期
在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。
低谷时期
在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。
复兴时期
美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。
稳步发展时期
随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。
随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。
3人工神经网络的应用
在信息领域中的应用
人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。
在医学领域的应用
人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。
在经济领域中的应用
经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。
在其他领域的应用
人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。
4总结
随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。
参考文献
[1]徐用懋，冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展，1993(5)：8-12，20.
[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.
[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.
[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.
[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.
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深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。 一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。 在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。 用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下，有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。 而他们发现，诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求：如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话，借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象，从事 DNNs 研究的计算神经科学家，可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上，即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心，以此克服随机影响。 而对于 AI 领域的研究者，团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。 人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立，感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器，一层用于输入层，另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层，就得到了一个 “深层” 神经网络，这些层越多，网络越深。 深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征，就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度（权重系数），以便网络学会将给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）相关联。理想状况是，一旦经过训练，深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。 但在总体结构和功能上，深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑，其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。 一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性：单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广，例如，深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式，而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。 然而，计算神经科学家会持不同想法。有的时候，深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。 例如，现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响，尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上，借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。 对人类来说，腹侧神经通路从眼睛开始，然后进入丘脑的外侧膝状体，这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域，在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4，它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构（与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道，用于处理看到运动和物体位置的信息）。 这里所体现的神经科学见解是，视觉信息处理的分层、分阶段推进的：早期阶段先处理视野中的低级特征（如边缘、轮廓、颜色和形状），而复杂的表征，如整个对象和面孔，将在之后由颞叶皮层接管。 如同人的大脑，每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征，既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强，那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢？ 换句话说，功能相同，但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢？ 这个问题之所以关键，是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。 在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中，由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队，正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。 根据这篇论文，初始条件不同的深度神经网络，确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。 此前的研究主要是采用线性典范相关性分析（CCA，linear canonical correlation analysis）和 centered-kernel alignment（CKA）来比较神经网络间的内部网络表征差异。 这一次，该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析（RSA，representational similarity analysis）。 该分析法源于神经科学的多变量分析方法，常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较，在原理上基于通过用 “双（或‘对’）” 反馈差异表示系统的内部刺激表征（Inner stimulus representation）的表征差异矩阵（RDMs，representational dissimilarity matrices），而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。 两个系统如果在刺激表征上的特点相同（即表征差异矩阵的相似度高达一定数值），就被认为是拥有相似的系统表征。 表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间（source spaces）中进行，以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是，使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较，这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。 最终，对比的结果显示，仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。 该结果在采用不同网络架构，不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为，这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。 如上图所示，研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离，比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。 再通过 MDS 将 a 中的数据点（每个点对应一个层和实例）投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似，但随着网络深度的增加，个体差异逐渐显现。 在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后，团队继续探索了这些差异存在的解释。 随后，研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化（network regularization）对结果能造成的影响，但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性，但并不能修正这些网络间的个体差异。 最后，通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化，团队在论文中表示，神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性，即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。 总而言之，这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异，即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子，但保持其他条件一致，并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。 除了这篇 这篇 研究以外，“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究，论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》，文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题，感兴趣的读者可以一并进行阅读。 Refrence： [1] [2]
论文： Highway Networks
作者提出了一种叫做 Highway networks 的架构，用来解决基于梯度的学习模型在拥有较多层数时，难以训练的问题。
对于一个朴素的包含 层的前馈神经网络，第 层 对输入 进行非线性转化 (参数为 )，得到输入 。简化下标和偏移量之后，形式如下： 对于 Highway networks ，额外增加两个非线性转化 和 ，新形式如下： 其中 称作转换门， 称作携带门， 它们决定了输出由非线性变化和原始输入组成的比例 。
可以将假设 来得到更加简单的形式：
增加了门结构的形式在计算过程中会比原本的形式更加灵活： 可以发现 会学习当前状态下是否应该使用原始输入，或者使用转换后的结果作为输出。
对于梯度也有类似的结果：
根据Highway networks的公式，要求 的维度一致，如果需要修改形状，可以通过子采样或者填充零的方式，也可以增加一层神经网络（不包含Highway），进行维度转换。
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1.中华医学杂志 2.第四军医大学学报 3. 第三军医大学学报4.第二军医大学学报 5. 第一军医大学学报（改名为：南方医科大学学报.医学版） 6.解放军医学杂志 7. 北京大学学报.医学版 8. 吉林大学学报.医学版复旦学报.医学版 9. 四川大学学报.医学版10. 中国医学科学院学报11. 中国现代医学杂志12. 复旦学报.医学版13. 华中科技大学学报.医学版14. 中山大学学报.医学科学版15.中南大学学报.医学版16. 西安交通大学学报.医学版17. 浙江大学学报.医学报18. 南京医科大学学报.自然科学版19. 广东医学20. 军事医学科学院院刊21. 上海第二医科大学学报(改名为:上海交通大学学报.医学版) 22. 上海医学23. 郑州大学学报.医学版24. 江苏医药 25.山东大学学报.医学版26. 中国医科大学学报 27.实用医学杂志 28. 山东医药 29. 哈尔滨医科大学学报 30.重庆医学 31.重庆医科大学学报 32. 天津医药33. 安徽医科大学学报34. 苏州大学学报.医学版35. 武汉大学学报.医学版36.首都医科大学学报37.医学与哲学.人文社会医学版 1． 中国公共卫生2.中华医院感染学杂志3. 中华流行病学杂志4.卫生研究 5.营养学报 6. 中华预防医学杂志7. 中华劳动卫生职业病杂志 8. 中华医院管理杂志9. 环境与健康杂志10. 工业卫生与职业病11. 中国卫生统计12. 中国工业医学杂志13. 中国职业医学 14. 环境与职业医学15.国外医学.卫生学分册 16.中国卫生经济 17. 毒理学杂志18. 中国计划生育学杂志 19.中国食品卫生杂志 20. 现代预防医学21.中国慢性病预防与控制22. 中国妇幼保健23. 中国学校卫生24.中国血吸虫病防治杂志 25.中国卫生事业管理26.生殖与避孕1.中草药 2.中国中药杂志 3.中国中西医结合杂志 4. 中国针炙5. 中成药6.北京中医药大学学报 7. 中药材 8.中国中医基础医学杂志 9.中药药理与临床 10.中华中医药杂志11.针刺研究 12.中药新药与临床药理13. 南京中医药大学学报14. 中国实验方剂学杂志15. 辽宁中医杂志16. 时珍国医国药17.中医杂志 18. 新中医19.中国中西医结合急救杂志20.中国天然药物1. 中国病理生理杂志2. 中华微生物学和免疫学杂志3. 生物医学工程学杂志4. 解剖学报5. 中国免疫学杂志6. 免疫学杂志 7. 细胞与分子免疫学杂志8. 中国临床解剖学杂志9.生理学报10. 解剖学杂志 11. 中国心理卫生杂志12. 中国生物医学工程学报13. 中国人兽共患病杂志 (改名为: 中国人兽共患病学报)14. 生理科学进展 15.中华病理学杂志 16. 神经解剖学杂志17. 现代免疫学18. 病毒学报 19. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志 20. 中国应用生理学杂志21. 国外医学.免疫学分册(改名为:国际免疫学杂志) 22.中华医学遗传学杂志 23. 中华实验和临床病毒学杂志 24.国外医学.生物医学工程分册(改名为:国际生物医学工程杂志) 25. 基础医学与临床1. 中国危重病急救医学2. 中国医学影像技术3. 中国临床康复(改名为:中国组织工程研究与临床康复)4. 中华检验医学杂志 5. 中国超声医学杂志6.中华超声影像学杂志7.中华物理医学与康复杂志 8.中华护理杂志 9. 临床检验杂志 10. 临床与实验病理学杂志11. 中国康复医学杂志12. 中国急救医学 13.检验医学14.中华急诊医学杂志15.中国全科医学 16.中国实用护理杂志 17. 中国医学影像学杂志 18.中国输血杂志19.中国实验诊断学20.中国临床医学影像杂志 21. 护士进修杂志1．中华结核和呼吸杂志2. 中华内科杂志3. 中华心血管病杂志4. 中华内分泌代谢杂志5. 中华血液学杂志6. 中华肝脏病杂志7. 中华消化杂志8. 中国地方病学杂志 9. 中华肾脏病杂志10. 中华老年医学杂志11. 中华糖尿病杂志 (改名为: 中国糖尿病杂志)12.世界华人消化杂志 13. 中华传染病杂志14.中华风湿病学杂志 15.中国实用内科杂志 16. 中国动脉硬化杂志17. 中国循环杂志 18. 高血压杂志(改名为:中华高血压杂志)19.中国老年学杂志 20.临床心血管病杂志21. 中国内镜杂志 22.肠外与肠内营养23.中国心脏起博与心电生理杂志24.中华消化内镜杂志 1.中华外科杂志 2.中华骨科杂志 3.中华泌尿外科杂志 4.中华创伤杂志 5.中国实用外科杂志 6.中华实验外科杂志 7. 中华显微外科杂志8. 中华神经外科杂志9. 中国修复重建外科杂志 10. 中华烧伤杂志11. 中华麻醉学杂志12. 中华胸心血管外科杂志 13. 中华普通外科杂志 14.中华手外科杂志 15. 中国矫形外科杂志16. 中华整形外科杂志17.中国脊柱脊髓杂志 18. 中华器官移植杂志19. 中国普通外科杂志 20.肾脏病与透析肾移植杂志21.中华肝胆外科杂志22.临床泌尿外科杂志23.临床麻醉学杂志24.中华胃肠外科杂志25.中国微侵袭神经外科杂志26.中华男科学杂志1.中华妇产科杂志 2.中国实用妇科与产科杂志 3.实用妇产科杂志 4.现代妇产科进展1.中华儿科杂志 2. 中国实用儿科杂志3. 临床儿科杂志4. 实用儿科临床杂志5. 中华小儿外科杂志 6.中国当代儿科杂志1.中华肿瘤杂志 2.癌症 3. 中国肿瘤临床 4.肿瘤5.中华放射肿瘤学杂志6.中国肿瘤生物治疗杂志7.肿瘤防治研究8.中国癌症杂志9.实用肿瘤杂志1.中华神经科杂志 2.中国神经精神疾病杂志 3. 中华精神科杂志 4.中风与神经疾病杂志 5. 中国行为医学科学6. 临床神经病学杂志7.中华老年心脑血管病杂志8.国外医学.脑血管疾病分册(改名为:国际脑血管病杂志)9.中华神经医学杂志1.中华皮肤科杂志 2.临床皮肤科杂志 3.中国皮肤性病学杂志1. 中华耳鼻咽喉头颈外科杂志 2.临床耳鼻咽喉科杂志（改名为：临床耳鼻咽喉头颈外科杂志） 3.听力学及言语疾病杂志4. 中国耳鼻咽喉头颈外科1. 中华眼科杂志 2. 中华眼底病杂志3. 中国实用眼科杂志4.眼科研究 5.眼科新进展1.中华口腔医学杂志 2.华西口腔医学杂志 3.实用口腔医学杂志 4.牙体牙髓周病学杂志5.口腔医学研究1.中华放射学杂志 2. .临床放射学杂志3 实用放射学杂志4. 中华核医学杂志5. 中国运动医学杂志6. 中华放射医学与防护杂志 7.航天医学与医学工程 8.中国医学计算机成像杂志9.放射学实践10.介入放射学杂志1.药学学报 2.中国药学杂志 3. 中国药理学通报 4.药物分析杂志 5.中国新药杂志 6.中国新药与临床杂志 7. 中国医院药学杂志8. 中国医药工业杂志9.中国药科大学学报 10. 中国抗生素杂志11. 沈阳药科大学学报12. 中国药理学与毒理学杂志 13. 中国临床药理学杂志14. 中国药房 15.中国生化药物杂志 16. 中国现代应用药学 17. 华西药学杂志
专业的医学网络数据库有：中国生物医学文献数据库（CBM）、美国国立医学图书馆、荷兰医学文摘数据库（EMBase）、美国化学文摘（CA）、国际药文摘（IPA)、美国国立医学图书馆毒理学数据库（TOXLINE)。
常用的检索网络有:中国知网（CNKI)、维普网、万方数据库、超星电子图书馆、中文科技期刊数据库（NSTL）、国家科技图书文献中心、中国药学文献、以及你所在大学的图书馆、google、soopat、uspto、道客巴巴、豆丁网、小木虫、读秀账号网、免费资源网、科学引文索引、Elsevier science、CDER、FDA、SFDA等，这些都是比较好用的网站，大部分都是免费的。
以Pubmed搜索为例：
1、打开电脑上的浏览器，然后再浏览器地址界面里输入百度主页的地址（当然，如果大家能够将Pubmed数据库的网址默写出来也可以直接将地址输入到浏览器地址框里），因为这里不允许贴地址，所以就不放地址出来，大家按照后面流程获取。
2、在百度搜索框里输入Pubmed关键词，然后点击搜索按钮进行搜索，这里就可以看见搜索结果的前几个网站就是Pubmed网站的地址。
3、选择一个网站进入，然后进入到Pubmed网站主页，点击搜索框下面的Advance按钮进入到高级搜索界面。
4、进入高级搜索界面之后，点击搜索界面的All filed选择搜索范围，可以选择各种各样的范围进行搜索。
5这里选择title和Date两个范围进行搜索，在title后面的输入框里输入想要搜索的文献的关键词，第二行选择文献发表的时间，如果需要更多的范围限制的话，可以点击第二行后面的+号按钮添加搜索范围限制。
6、在搜索框里填写关键词的同时，上面的搜索框里会将整个搜索表达式展示出来，这里显示的是：(IT[Title]) AND ("2014"[Date - Publication] : "3000"[Date - Publication])
7、完成上述步骤之后，然后点击下面的Search按钮展示出搜索结果，跳转到搜索结果界面，在搜索框里展示了刚刚出现的检索表达式，下面就是搜索出来的文献。
戊戌数据包含了美国上市药品数据库，欧盟上市药品库，美国橙皮书数据库，ClinicalTrials数据库，欧盟HMA上市药品库，日本橙皮书数据库，日本上市药品库等，有中文，英文，日文检索。
是医学,生命科学领域的数据库,旨在组织、分享科研领域信息。为用户提供文献检索,图片检索,影响因子查询,免费全文下载,国家自然科学基金统计分析等服务
内容涉及药学、临床医学、基础医学、预防医学、法医学和生物医学工程等。除了可以检索丰富的医学文献外，还支持药物和疾病检索。
library
Cochrane library（考克兰图书馆）是the Cochrane Collaboration的主要产品，目前是John Wiley & Sons国际出版社负责出版。
它包含以下6个数据库 ?
Database of Systematic Review（医学保健领域系统评估的领先资源）
临床对照实验数据库
Methodology Register（介绍进行对照试验时所用方法的参考出版物）
Technology Assessment Database（卫生技术评估）
Economic Evaluation Datab6（经济评估数据库）
The Cochrane Collaboration（组成Cochrane Collaboration的80个组织的信息）
trials
Clinical trials（美国临床试验数据库）是美国国立医学图书馆（NML）与美国食品与药物管理局（FDA）在1997年开发的数据库。里面提供了网站临床试验注册辅导，登记了各种观察性研究和干预性研究，包括药物、器械和手术等干预方式。其注册和查询临床试验均为免费~
5.万方医学网
是万方数据股份有限公司旗下的网站。拥有220多种中文独家医学期刊全文、1000多种中文医学期刊全文、4100多种国外医学期刊文摘（全文以电子邮件原文传递方式获得，核心期刊全部收齐），其中包括中华医学会、中国医师协会等独家合作期刊220余种；中文期刊论文近360万篇，外文期刊论文455万余篇。
6.知网 中国知识资源总库提供CNKI源数据库、外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。CNKI已集结了7000多种期刊、近1000种报纸、18万本博士/硕士论文、16万册会议论文、30万册图书以及国内外1100多个专业数据库。
如果是校外没有这些数据库账号，可以从seek68文献馆中找到。而且还省米。
很多，以下是经常用的全文数据库，pubmed大部分没全文：1、OVID2、EBSCO3、proquest4、scicnedirect5、springer6、wiely......
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药学专业常用网址 医药法规 有关医药管理、卫生方面的法规。 医药经济信息 列有中国医药政策法规、医疗保健及上海联合名医中心。 2 药事新闻 国外药 国外医药界新闻和新药信息等。 国内药 国内药学界最新动态。 3 医药机构 卫生 研究和制订卫生事业发展的总体规划和战略目标，制订重大疾病防治规划。 中国药学 全国各地的药学会介绍。 国家中药品种保护审评委员 提供中药保护政策法规及相关数据库查询。 中国医学科学院药物研究 有该所以及所里的主要人员的图文资料。 中国医学科学院医药生物技术研究 该所简介及主要工作人员的图文介绍。 中国药品生物制品检定 负责药品生物制品的检验监督以及药品的注册信息和新药动态等。 国家医药管理局-南方医药经济研究 研究中国医药市场、发布各种医药经济信息。 中国医院信 列有全国医院、医学院校、科研机构及学术团体名录。 传统中医药网 ～hai001 介绍中医药组织、学校、诊所及相关软件。 4 药学期刊杂志 下面列出的在线药学期刊收录了近2a期刊中的所有文章。 中国药学杂志 中国药师 中国医院药学杂志 中国新药杂志 中国药理学报 中国药理学与毒理杂志 药物分析杂志 医药导报 中国药物依赖性通报 药学学报 5 文献资料 中国医药卫生学术文库 收有药物基础科学、药典、药方集、药物鉴定、生药学、药剂学等文献资料。 中国中医药信息系统 含有中医药科技文献检索等内容。 中国生物医学文献数据库 收有1982年以来近千种医药生物医学期刊、会议论文题录约120万篇，内容涉及基础医学、临床医学、预防医学、药不、中医学及中药学，以及医院管理等生物医学的各个领域。 中医药文献数据库检索系统 收录了大量有关中医药学方面的文献资料。 北京中关村地区书目文献信息服务系统 由中科院图书馆，清华大学图书馆，北大图书馆联合开发。 中国医药古籍文献全文检索系统 录有景岳全书、中医药名词、经典名方等。 中药有效成分数据库 中科院科学数据库制作，可以药物有效成分、成分分类、用途、关键词和自由词查询。 万方数据资源系统 收录了包括药学在内的10多个科技门类的500多种核心期刊的全文内容。 中国中草药大典 根据中草药的药用部位提供分类检索。 中国中成药数据库 根据中成药的剂型和药理作用提供查询。 中药基本信息数据库 根据药名、药品类别等进行精确或模糊查询。 本草纲目数据库系统 ... " target="_blank"> \ ... 图文介绍药物、药方。
1个。根据咨询相关信息显示，医药学卫生杂志的官网仅有一个。该刊设有临床医学、基础医学、护理医学、医院药事、医学心理、医学教育、卫生管理、技术与方法、放射与影像、医药检验、病例报告、综述等栏目。