人工神经网络(ANN)，作为机器学习的核心算法，显著推进了自然语言处理、计算机视觉、无人驾驶、语音识别、医疗诊断及推荐系统的技术革新。近年，ANN在各领域展现出广泛应用的潜力。

ANN模仿人类大脑的生物神经网络，具备从特定信息生成推断的能力。无论在有监督学习或无监督学习情境下，ANN均能有效解决分类、回归、聚类及关联问题。其架构由神经元（节点）组成，通过加权链接与其他节点交互。一般而言，ANN包含输入层、隐藏层与输出层，隐藏层的数量与每层神经元的数量通常需通过反复实验确定。优化算法则能更智能地选择合适的网络结构。连接权重在训练阶段被调整，以确保ANN能够根据输入数据产生正确输出。在监督学习中，训练过程旨在缩小预测输出与目标输出间的误差，进而优化连接权重与偏差。

微美全息采用群体智能算法优化ANN，此算法有助于决策网络结构与训练过程。相比传统方法，群体智能算法在训练期间更擅长寻获最佳连接权重与偏差。同时，多种群体智能算法及混合法亦可用于优化ANN。

群体智能算法借鉴生物群体与环境互动的行为模式，通过群体代理与环境交互解决复杂优化问题。适用于连续、离散或多目标优化任务，广泛应用于不同领域。微美全息借助群体智能算法优化ANN，通过调整权重、偏差或网络结构，提升ANN的泛化能力。

群体智能优化流程包括：

• 结构与参数设定：针对具体问题调整网络架构与参数，如层数、神经元数量及激活函数。
• 训练数据集准备：选取适合训练的资料集。
• 初始化种群：生成问题潜在解决方案的随机集合，代表初始种群，即初始权重与偏置值。
• 适应度计算：定义评估解质素的适应度函数，于神经网络优化场景下，此为计算输出与实际标签间误差。
• 迭代搜索：依据更新规则（模拟生物运动步长或算法机制设定）调整种群中的解，考虑适应度与随机因素，提升搜索效率。
• 终止条件：设定最大迭代次数或满足特定条件结束迭代。
• 测试与评估：使用测试数据集检验优化后的ANN性能与泛化能力。

群体智能算法作为概率性随机搜索方法，虽非全局最优解，通常能获得满意近似解。微美全息在优化ANN时，将结合特征选择、数据预处理等技术，进一步提升网络性能与泛化能力。