神经元系统数据清洗概念股票

A. 什么是神经元

神经元是一种可兴奋的神经细胞，其过程称为轴突和树突。这些轴突和树突分别专门用于将信息传导至神经元的细胞体和从神经元的细胞体传导信息。尽管具有相似的基本结构，但这些神经元在形状和大小方面有所不同。轴突和树突统称为神经纤维，其主要功能是传导神经冲动。

溶酶体–它是整个细胞中发现的囊状结构，可作为细胞的清洁剂。它消化并破坏细胞碎片。它通常被称为细胞的自杀袋，因为它有助于杀死和破坏细胞中的许多外来有害物质。

高尔基体（Golgi Apparatus）–一种细胞器，看起来像光滑的内质网，具有波浪状的线状结构，主要有助于碳水化合物和蛋白质等分子的包装和运输。

Nissl物质-这些是粗糙的内质网的颗粒，有助于产生蛋白质。轴突小丘中不存在Nissl物质（轴突小丘是靠近轴突且似乎肿胀的区域）。

B. 神经元和神经系统的关系

神经纤维是多个神经元的轴突和较长的树突集成一束，外包髓鞘形成的。细胞体属于神经元的结构之一（包括细胞体，轴突，树突）

C. 清洗和校正数据质量缺陷的主要手段有哪些

摘要 web数据集成技术可以从web上自动获取数据，但是获取的信息存在着大量的脏数据，比如滥用缩写词，惯用语，数据输入错误，重复记录，丢失值，拼写变化，不同的计量单位。这些数据是没有意义的，根本就不可能为以后的数据挖掘决策分析提供任何支持。

D. 神经元晶体管概念股票有那些

IGBT()，绝缘栅双极型晶体管

E. 大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系

云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源，网络资源，存储资源三个方面。想象你有一大堆的服务器，交换机，存储设备，放在你的机房里面，你最想做的事情就是把这些东西统一的管理起来，最好能达到当别人向你请求分配资源的时候（例如1核1G内存，10G硬盘，1M带宽的机器），能够达到想什么时候要就能什么时候要，想要多少就有多少的状态。

这就是所谓的弹性，俗话说就是灵活性。灵活性分两个方面，想什么时候要就什么时候要，这叫做时间灵活性，想要多少就要多少，这叫做空间灵活性。

这个神经元有输入，有输出，输入和输出之间通过一个公式来表示，输入根据重要程度不同(权重)，影响着输出。

于是将n个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起，n这个数字可以很大很大，所有的神经元可以分成很多列，每一列很多个排列起来，每个神经元的对于输入的权重可以都不相同，从而每个神经元的公式也不相同。当人们从这张网络中输入一个东西的时候，希望输出一个对人类来讲正确的结果。例如上面的例子，输入一个写着2的图片，输出的列表里面第二个数字最大，其实从机器来讲，它既不知道输入的这个图片写的是2，也不知道输出的这一系列数字的意义，没关系，人知道意义就可以了。正如对于神经元来说，他们既不知道视网膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是为了看的清楚，反正看到美女，瞳孔放大了，就可以了。

对于任何一张神经网络，谁也不敢保证输入是2，输出一定是第二个数字最大，要保证这个结果，需要训练和学习。毕竟看到美女而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果。学习的过程就是，输入大量的图片，如果结果不是想要的结果，则进行调整。如何调整呢，就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调，由于神经元和权重实在是太多了，所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果，而是向着结果微微的进步，最终能够达到目标结果。当然这些调整的策略还是非常有技巧的，需要算法的高手来仔细的调整。正如人类见到美女，瞳孔一开始没有放大到能看清楚，于是美女跟别人跑了，下次学习的结果是瞳孔放大一点点，而不是放大鼻孔。

听起来也没有那么有道理，但是的确能做到，就是这么任性。

神经网络的普遍性定理是这样说的，假设某个人给你某种复杂奇特的函数，f(x)：

不管这个函数是什么样的，总会确保有个神经网络能够对任何可能的输入x，其值f(x)（或者某个能够准确的近似）是神经网络的输出。

如果在函数代表着规律，也意味着这个规律无论多么奇妙，多么不能理解，都是能通过大量的神经元，通过大量权重的调整，表示出来的。

这让我想到了经济学，于是比较容易理解了。

我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会，每个神经元对于社会的输入，都有权重的调整，做出相应的输出，比如工资涨了，菜价也涨了，股票跌了，我应该怎么办，怎么花自己的钱。这里面没有规律么？肯定有，但是具体什么规律呢？却很难说清楚。

基于专家系统的经济属于计划经济，整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来，而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。于是专家说应该产多少钢铁，产多少馒头，往往距离人民生活的真正需求有较大的差距，就算整个计划书写个几百页，也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。

基于统计的宏观调控就靠谱的多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率，通胀率，GDP等等指标，这些指标往往代表着很多的内在规律，虽然不能够精确表达，但是相对靠谱。然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙，比如经济学家看到这些统计数据可以总结出长期来看房价是涨还是跌，股票长期来看是涨还是跌，如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。但是基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。

基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于从社会中的输入，进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。想象一下股市行情细微的波动曲线，正是每个独立的个体各自不断交易的结果，没有统一的规律可循。而每个人根据整个社会的输入进行独立决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上的统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。例如每次货币大量发行，最后房价都会上涨，多次训练后，人们也就都学会了。

然而神经网络包含这么多的节点，每个节点包含非常多的参数，整个参数量实在是太大了，需要的计算量实在太大，但是没有关系啊，我们有大数据平台，可以汇聚多台机器的力量一起来计算，才能在有限的时间内得到想要的结果。

于是工智能程序作为SaaS平台进入了云计算。

网易将人工智能这个强大的技术，应用于反垃圾工作中，从网易1997年推出邮箱产品开始，我们的反垃圾技术就在不停的进化升级，并且成功应用到各个亿量级用户的产品线中，包括影音娱乐，游戏，社交，电商等产品线。比如网易新闻、博客相册、云音乐、云阅读、有道、BOBO、考拉、游戏等产品。总的来说，反垃圾技术在网易已经积累了19年的实践经验，一直在背后默默的为网易产品保驾护航。现在作为云平台的SaaS服务开放出来。

回顾网易反垃圾技术发展历程，大致上我们可以把他分为三个关键阶段，也基本对应着人工智能发展的三个时期：

第一阶段主要是依赖关键词，黑白名单和各种过滤器技术，来做一些内容的侦测和拦截，这也是最基础的阶段，受限于当时计算能力瓶颈以及算法理论的发展，第一阶段的技术也能勉强满足使用。

第二个阶段时，基于计算机行业里有一些更新的算法，比如说贝叶斯过滤(基于概率论的算法)，一些肤色的识别，纹理的识别等等，这些比较优秀成熟的论文出来，我们可以基于这些算法做更好的特征匹配和技术改造，达到更优的反垃圾效果。

最后，随着人工智能算法的进步和计算机运算能力的突飞猛进，反垃圾技术进化到第三个阶段：大数据和人工智能的阶段。我们会用海量大数据做用户的行为分析，对用户做画像，评估用户是一个垃圾用户还是一个正常用户，增加用户体验更好的人机识别手段，以及对语义文本进行理解。还有基于人工智能的图像识别技术，更准确识别是否是色情图片，广告图片以及一些违禁品图片等等。

F. 神经元参考文献有哪些啊

医学神经生物学。。。。。神经科学（中译本）

神经生物学（神经元到脑）和细胞生物学考研精解一起看吧！也许对你有帮助！
内容简介
本书是神经生物学领域内的一本世界级名着，本版为跨世纪的第4版。内容涵盖了神经生物学的许多重要方面，系统介绍了神经生物学的基本概念、神经系统的功能及其细胞和分子机制。作者应用许多生动的实例，通过严密的逻辑组织起来，以展示神经生物学的发展脉络。结合300余幅制作精良的插图，为读者提供了这门重要学科的一幅有内在联系的全景图。全书把神经生物学的基本原理和近年进展紧密结合起来，文笔流畅，深入浅出，对相关领域的学生、教授和研究人员均是一本有用的参考书。

作者简介
J.G.尼克尔斯（John G.Nicholls）意大利Trieste国际高级研究院生物物理学教授。1929年生于伦敦，在Charing Cross医院获医学学位，后在伦敦大学生物物理系Bernard Katz爵士指导下进行研究，获生理学博士。他曾在伦敦大学院、牛津大学、哈佛大学、耶鲁大学、斯坦福大学及瑞士Basel生物研究中心工作。与S.库福乐一起进行了有关神经胶质细胞的实验，并撰写了本书的第一版。他是英国皇家学会会员、墨西哥医学科学院院士，曾获委内瑞拉Andres Bello勋章，曾在美国伍茨霍尔、冷泉港，以及许多国家的大学中开设过神经生物学的理论和实验课程，这些画家包括阿根廷、澳大利亚、马西、智利、中国、印度、以色列、马来西亚、墨西哥、尼日尔爾利亚、菲律宾、斯里兰卡、乌拉圭和委内瑞拉。他的研究工作专注于神经系统损伤后的再生，最初是对无脊椎动物水蛭进行研究，现在则是以未成熟的哺乳动物脊髓为标本。

目录
第一章 信号运作和组够原理
第二章 离子通道和信号传递
第三章 离子通道的结构
第四章 跨细胞膜转运
第五章 静息膜电位的离子基础
第六章 动作电位的离子基础
第七章 神经元作为电导体
第八章 神经胶质细胞的特性与功能
第九章 直接性突触传递的原理
第十章 突触传递的间接机制
第十一章 递质的释放
第十二章 突触可塑性
第十三章 突触传递的细胞和分子生化机制
第十四章 中枢神经系统递质
第十五章 水蛭、蚂蚁和蜜蜂中整合和行为的细胞机制
第十六章 自主神经系统
第十七章 机械和化学刺激的转导
第十八章 躯体感觉和听觉信号的处理
第十九章 视网膜的信号转导和加工
第二十章 外膝核和初级视皮层的信号处理
第二十一章 视皮层的功能构筑
第二十二章 运动控制的细胞机制
第二十三章 神经系统的发育
第二十四章 突触连接的去神经支配和再生
第二十五章 视觉及听觉系统的关键期
第二十六章 悬而未决的问题
附录A 电路中的电流
附录B 低分子质量递质合成及失活的代谢途径
附录C 脑的结构和通路

G. 关于人体神经网络的疑问，每个神经元能承受整个神经网络的信息吗

病情分析：我们现在的通用型计算机采用的诺伊曼结构的，其指令顺序执行的模式与生物神经网络有很大不同，导致其结果也很大差异，

比如计算机在数值计算领域超过人很多，而在认知类问题上却没有超过那么多，甚至不如人类；

通用计算机没有一个通用的算法负责处理所有的事情，而人类的大脑却能对付所有的事情

所以对于神经系统运行方式的思考从冯那个时代就开始了，当然人类的知识有很多积累，对于神经元间信息传递的问题，有海量的资料可以阅读。

而你如果关心的是分子生物级别的事情，在这个问题上，国内的研究有很多都是猜测，或者搬抄国外的资料，有谁剥离出一组神经元出来进行研究了呢？

意见建议：

H. 人工神经网络概念梳理与实例演示

人工神经网络概念梳理与实例演示
神经网络是一种模仿生物神经元的机器学习模型，数据从输入层进入并流经激活阈值的多个节点。
递归性神经网络一种能够对之前输入数据进行内部存储记忆的神经网络，所以他们能够学习到数据流中的时间依赖结构。
如今机器学习已经被应用到很多的产品中去了，例如，siri、Google Now等智能助手，推荐引擎——亚马逊网站用于推荐商品的推荐引擎，Google和Facebook使用的广告排名系统。最近，深度学习的一些进步将机器学习带入公众视野：AlphaGo 打败围棋大师李世石事件以及一些图片识别和机器翻译等新产品的出现。
在这部分中，我们将介绍一些强大并被普遍使用的机器学习技术。这当然包括一些深度学习以及一些满足现代业务需求传统方法。读完这一系列的文章之后，你就掌握了必要的知识，便可以将具体的机器学习实验应用到你所在的领域当中。
随着深层神经网络的精度的提高，语音和图像识别技术的应用吸引了大众的注意力，关于AI和深度学习的研究也变得更加普遍了。但是怎么能够让它进一步扩大影响力，更受欢迎仍然是一个问题。这篇文章的主要内容是：简述前馈神经网络和递归神经网络、怎样搭建一个递归神经网络对时间系列数据进行异常检测。为了让我们的讨论更加具体化，我们将演示一下怎么用Deeplearning4j搭建神经网络。
一、什么是神经网络？
人工神经网络算法的最初构思是模仿生物神经元。但是这个类比很不可靠。人工神经网络的每一个特征都是对生物神经元的一种折射：每一个节点与激活阈值、触发的连接。
连接人工神经元系统建立起来之后，我们就能够对这些系统进行训练，从而让他们学习到数据中的一些模式，学到之后就能执行回归、分类、聚类、预测等功能。
人工神经网络可以看作是计算节点的集合。数据通过这些节点进入神经网络的输入层，再通过神经网络的隐藏层直到关于数据的一个结论或者结果出现，这个过程才会停止。神经网络产出的结果会跟预期的结果进行比较，神经网络得出的结果与正确结果的不同点会被用来更正神经网络节点的激活阈值。随着这个过程的不断重复，神经网络的输出结果就会无限靠近预期结果。
二、训练过程
在搭建一个神经网络系统之前，你必须先了解训练的过程以及网络输出结果是怎么产生的。然而我们并不想过度深入的了解这些方程式，下面是一个简短的介绍。
网络的输入节点收到一个数值数组（或许是叫做张量多维度数组）就代表输入数据。例如, 图像中的每个像素可以表示为一个标量，然后将像素传递给一个节点。输入数据将会与神经网络的参数相乘，这个输入数据被扩大还是减小取决于它的重要性，换句话说，取决于这个像素就不会影响神经网络关于整个输入数据的结论。
起初这些参数都是随机的，也就是说神经网络在建立初期根本就不了解数据的结构。每个节点的激活函数决定了每个输入节点的输出结果。所以每个节点是否能够被激活取决于它是否接受到足够的刺激强度，即是否输入数据和参数的结果超出了激活阈值的界限。
在所谓的密集或完全连接层中，每个节点的输出值都会传递给后续层的节点，在通过所有隐藏层后最终到达输出层，也就是产生输入结果的地方。在输出层, 神经网络得到的最终结论将会跟预期结论进行比较(例如，图片中的这些像素代表一只猫还是狗?)。神经网络猜测的结果与正确结果的计算误差都会被纳入到一个测试集中，神经网络又会利用这些计算误差来不断更新参数，以此来改变图片中不同像素的重要程度。整个过程的目的就是降低输出结果与预期结果的误差，正确地标注出这个图像到底是不是一条狗。
深度学习是一个复杂的过程，由于大量的矩阵系数需要被修改所以它就涉及到矩阵代数、衍生品、概率和密集的硬件使用问题，但是用户不需要全部了解这些复杂性。
但是，你也应该知道一些基本参数，这将帮助你理解神经网络函数。这其中包括激活函数、优化算法和目标函数(也称为损失、成本或误差函数)。
激活函数决定了信号是否以及在多大程度上应该被发送到连接节点。阶梯函数是最常用的激活函数, 如果其输入小于某个阈值就是0，如果其输入大于阈值就是1。节点都会通过阶梯激活函数向连接节点发送一个0或1。优化算法决定了神经网络怎么样学习，以及测试完误差后，权重怎么样被更准确地调整。最常见的优化算法是随机梯度下降法。最后, 成本函数常用来衡量误差，通过对比一个给定训练样本中得出的结果与预期结果的不同来评定神经网络的执行效果。
Keras、Deeplearning4j 等开源框架让创建神经网络变得简单。创建神经网络结构时，需要考虑的是怎样将你的数据类型匹配到一个已知的被解决的问题，并且根据你的实际需求来修改现有结构。
三、神经网络的类型以及应用
神经网络已经被了解和应用了数十年了，但是最近的一些技术趋势才使得深度神经网络变得更加高效。
GPUs使得矩阵操作速度更快；分布式计算结构让计算能力大大增强；多个超参数的组合也让迭代的速度提升。所有这些都让训练的速度大大加快，迅速找到适合的结构。
随着更大数据集的产生，类似于ImageNet 的大型高质量的标签数据集应运而生。机器学习算法训练的数据越大，那么它的准确性就会越高。
最后，随着我们理解能力以及神经网络算法的不断提升，神经网络的准确性在语音识别、机器翻译以及一些机器感知和面向目标的一些任务等方面不断刷新记录。
尽管神经网络架构非常的大，但是主要用到的神经网络种类也就是下面的几种。
3.1前馈神经网络
前馈神经网络包括一个输入层、一个输出层以及一个或多个的隐藏层。前馈神经网络可以做出很好的通用逼近器，并且能够被用来创建通用模型。
这种类型的神经网络可用于分类和回归。例如，当使用前馈网络进行分类时，输出层神经元的个数等于类的数量。从概念上讲, 激活了的输出神经元决定了神经网络所预测的类。更准确地说, 每个输出神经元返回一个记录与分类相匹配的概率数，其中概率最高的分类将被选为模型的输出分类。
前馈神经网络的优势是简单易用，与其他类型的神经网络相比更简单，并且有一大堆的应用实例。
3.2卷积神经网络
卷积神经网络和前馈神经网络是非常相似的，至少是数据的传输方式类似。他们结构大致上是模仿了视觉皮层。卷积神经网络通过许多的过滤器。这些过滤器主要集中在一个图像子集、补丁、图块的特征识别上。每一个过滤器都在寻找不同模式的视觉数据，例如，有的可能是找水平线，有的是找对角线，有的是找垂直的。这些线条都被看作是特征，当过滤器经过图像时，他们就会构造出特征图谱来定位各类线是出现在图像的哪些地方。图像中的不同物体，像猫、747s、榨汁机等都会有不同的图像特征，这些图像特征就能使图像完成分类。卷积神经网络在图像识别和语音识别方面是非常的有效的。
卷积神经网络与前馈神经网络在图像识别方面的异同比较。虽然这两种网络类型都能够进行图像识别，但是方式却不同。卷积神经网络是通过识别图像的重叠部分，然后学习识别不同部分的特征进行训练；然而，前馈神经网络是在整张图片上进行训练。前馈神经网络总是在图片的某一特殊部分或者方向进行训练，所以当图片的特征出现在其他地方时就不会被识别到，然而卷积神经网络却能够很好的避免这一点。
卷积神经网络主要是用于图像、视频、语音、声音识别以及无人驾驶的任务。尽管这篇文章主要是讨论递归神经网络的，但是卷积神经网络在图像识别方面也是非常有效的，所以很有必要了解。
3.3递归神经网络
与前馈神经网络不同的是，递归神经网络的隐藏层的节点里有内部记忆存储功能，随着输入数据的改变而内部记忆内容不断被更新。递归神经网络的结论都是基于当前的输入和之前存储的数据而得出的。递归神经网络能够充分利用这种内部记忆存储状态处理任意序列的数据，例如时间序列。
递归神经网络经常用于手写识别、语音识别、日志分析、欺诈检测和网络安全。
递归神经网络是处理时间维度数据集的最好方法，它可以处理以下数据：网络日志和服务器活动、硬件或者是医疗设备的传感器数据、金融交易、电话记录。想要追踪数据在不同阶段的依赖和关联关系需要你了解当前和之前的一些数据状态。尽管我们通过前馈神经网络也可以获取事件，随着时间的推移移动到另外一个事件，这将使我们限制在对事件的依赖中，所以这种方式很不灵活。
追踪在时间维度上有长期依赖的数据的更好方法是用内存来储存重要事件，以使近期事件能够被理解和分类。递归神经网络最好的一点就是在它的隐藏层里面有“内存”可以学习到时间依赖特征的重要性。
接下来我们将讨论递归神经网络在字符生成器和网络异常检测中的应用。递归神经网络可以检测出不同时间段的依赖特征的能力使得它可以进行时间序列数据的异常检测。
递归神经网络的应用
网络上有很多使用RNNs生成文本的例子，递归神经网络经过语料库的训练之后，只要输入一个字符，就可以预测下一个字符。下面让我们通过一些实用例子发现更多RNNs的特征。
应用一、RNNs用于字符生成
递归神经网络经过训练之后可以把英文字符当做成一系列的时间依赖事件。经过训练后它会学习到一个字符经常跟着另外一个字符（“e”经常跟在“h”后面，像在“the、he、she”中）。由于它能预测下一个字符是什么，所以它能有效地减少文本的输入错误。
Java是个很有趣的例子，因为它的结构包括很多嵌套结构，有一个开的圆括号必然后面就会有一个闭的，花括号也是同理。他们之间的依赖关系并不会在位置上表现的很明显，因为多个事件之间的关系不是靠所在位置的距离确定的。但是就算是不明确告诉递归神经网络Java中各个事件的依赖关系，它也能自己学习了解到。
在异常检测当中，我们要求神经网络能够检测出数据中相似、隐藏的或许是并不明显的模式。就像是一个字符生成器在充分地了解数据的结构后就会生成一个数据的拟像，递归神经网络的异常检测就是在其充分了解数据结构后来判断输入的数据是不是正常。
字符生成的例子表明递归神经网络有在不同时间范围内学习到时间依赖关系的能力，它的这种能力还可以用来检测网络活动日志的异常。
异常检测能够使文本中的语法错误浮出水面，这是因为我们所写的东西是由语法结构所决定的。同理，网络行为也是有结构的，它也有一个能够被学习的可预测模式。经过在正常网络活动中训练的递归神经网络可以监测到入侵行为，因为这些入侵行为的出现就像是一个句子没有标点符号一样异常。
应用二、一个网络异常检测项目的示例
假设我们想要了解的网络异常检测就是能够得到硬件故障、应用程序失败、以及入侵的一些信息。
模型将会向我们展示什么呢？
随着大量的网络活动日志被输入到递归神经网络中去，神经网络就能学习到正常的网络活动应该是什么样子的。当这个被训练的网络被输入新的数据时，它就能偶判断出哪些是正常的活动，哪些是被期待的，哪些是异常的。
训练一个神经网络来识别预期行为是有好处的，因为异常数据不多，或者是不能够准确的将异常行为进行分类。我们在正常的数据里进行训练，它就能够在未来的某个时间点提醒我们非正常活动的出现。
说句题外话，训练的神经网络并不一定非得识别到特定事情发生的特定时间点（例如，它不知道那个特殊的日子就是周日），但是它一定会发现一些值得我们注意的一些更明显的时间模式和一些可能并不明显的事件之间的联系。
我们将概述一下怎么用 Deeplearning4j（一个在JVM上被广泛应用的深度学习开源数据库）来解决这个问题。Deeplearning4j在模型开发过程中提供了很多有用的工具：DataVec是一款为ETL（提取-转化-加载）任务准备模型训练数据的集成工具。正如Sqoop为Hadoop加载数据，DataVec将数据进行清洗、预处理、规范化与标准化之后将数据加载到神经网络。这跟Trifacta’s Wrangler也相似，只不过它更关注二进制数据。
开始阶段
第一阶段包括典型的大数据任务和ETL：我们需要收集、移动、储存、准备、规范化、矢量话日志。时间跨度的长短是必须被规定好的。数据的转化需要花费一些功夫，这是由于JSON日志、文本日志、还有一些非连续标注模式都必须被识别并且转化为数值数组。DataVec能够帮助进行转化和规范化数据。在开发机器学习训练模型时，数据需要分为训练集和测试集。
训练神经网络
神经网络的初始训练需要在训练数据集中进行。
在第一次训练的时候，你需要调整一些超参数以使模型能够实现在数据中学习。这个过程需要控制在合理的时间内。关于超参数我们将在之后进行讨论。在模型训练的过程中，你应该以降低错误为目标。
但是这可能会出现神经网络模型过度拟合的风险。有过度拟合现象出现的模型往往会在训练集中的很高的分数，但是在遇到新的数据时就会得出错误结论。用机器学习的语言来说就是它不够通用化。Deeplearning4J提供正则化的工具和“过早停止”来避免训练过程中的过度拟合。
神经网络的训练是最花费时间和耗费硬件的一步。在GPUs上训练能够有效的减少训练时间，尤其是做图像识别的时候。但是额外的硬件设施就带来多余的花销，所以你的深度学习的框架必须能够有效的利用硬件设施。Azure和亚马逊等云服务提供了基于GPU的实例，神经网络还可以在异构集群上进行训练。
创建模型
Deeplearning4J提供ModelSerializer来保存训练模型。训练模型可以被保存或者是在之后的训练中被使用或更新。
在执行异常检测的过程中，日志文件的格式需要与训练模型一致，基于神经网络的输出结果，你将会得到是否当前的活动符合正常网络行为预期的结论。
代码示例
递归神经网络的结构应该是这样子的：
MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder(
.seed(123)
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).iterations(1)
.weightInit(WeightInit.XAVIER)
.updater(Updater.NESTEROVS).momentum(0.9)
.learningRate(0.005)
.gradientNormalization(GradientNormalization.ClipElementWiseAbsoluteValue)
.(0.5)
.list()
.layer(0, new GravesLSTM.Builder().activation("tanh").nIn(1).nOut(10).build())
.layer(1, new RnnOutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MCXENT)
.activation("softmax").nIn(10).nOut(numLabelClasses).build())
.pretrain(false).backprop(true).build();
MultiLayerNetwork net = new MultiLayerNetwork(conf);
net.init();
下面解释一下几行重要的代码：
.seed(123)
随机设置一个种子值对神经网络的权值进行初始化，以此获得一个有复验性的结果。系数通常都是被随机的初始化的，以使我们在调整其他超参数时仍获得一致的结果。我们需要设定一个种子值，让我们在调整和测试的时候能够用这个随机的权值。
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).iterations(1)
决定使用哪个最优算法（在这个例子中是随机梯度下降法）来调整权值以提高误差分数。你可能不需要对这个进行修改。
.learningRate(0.005)
当我们使用随机梯度下降法的时候，误差梯度就被计算出来了。在我们试图将误差值减到最小的过程中，权值也随之变化。SGD给我们一个让误差更小的方向，这个学习效率就决定了我们该在这个方向上迈多大的梯度。如果学习效率太高，你可能是超过了误差最小值；如果太低，你的训练可能将会永远进行。这是一个你需要调整的超参数。

I. 什么叫神经元它的基本功能是什么

神经细胞是高等动物神经系统的结构单位和功能单位,又被称为神经元（neuron）
神经元的基本功能是通过接受、整合、传导和输出信息实现信息交换