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人工神经网络的定义

工程师 来源:未知 作者:姚远香 2018-11-24 09:21 次阅读

人工神经网络的定义

人工神经网络( Artificial Neural Networks, 简写为ANNs)也简称为神经网络或称作连接模型,是对人脑或自然神经网络若干基本特性的抽象和interwetten与威廉的赔率体系 。人工神经网络以对大脑的生理研究成果为基础的,其目的在于模拟大脑的某些机理与机制,实现某个方面的功能。国际著名的神经网络研究专家,第一家神经计算机公司的创立者与领导人Hecht Nielsen给人工神经网络下的定义就是:“人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统,它通过对连续或断续的输入作状态相应而进行信息处理” 这一定义是恰当的。

人工神经网络的研究,可以追溯到 1957年Rosenblatt提出的感知器模型(Perceptron) 。它几乎与人工智能——AI同时起步,但30余年来却并未取得人工智能那样巨大的成功,中间经历了一段长时间的萧条。直到80年代,获得了关于人工神经网络切实可行的算法,以及以Von Neumann体系为依托的传统算法在知识处理方面日益显露出其力不从心后,人们才重新对人工神经网络发生了兴趣,导致神经网络的复兴。 目前在神经网络研究方法上已形成多个流派,最富有成果的研究工作包括:多层网络BP算法,Hopfield网络模型,自适应共振理论,自组织特征映射理论等。人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出来的。它虽然反映了人脑功能的基本特征,但远不是自然神经网络的逼真描写,而只是它的某种简化抽象和模拟。

人工神经网络的特点

(1)可以充分逼近任意复杂的非线性关系;

(2)所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元,故有很强的鲁棒性和容错性;

(3)采用并行分布处理方法,使得快速进行大量运算成为可能;

(4)可学习和自适应不知道或不确定的系统;

(5)能够同时处理定量、定性知识。

人工神经网络主要研究方向

神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。理论研究可分为以下两类:

1)利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。

2)利用神经基础理论的研究成果,用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型,深入研究网络算法和性能, 如:稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等;开发新的网络数理理论,如:神经网络动力学、非线性神经场等。

应用研究可分为以下两类:

1)神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。

2)神经网络在各个领域中应用的研究。这些领域主要包括:模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。 随着神经网络理论本身以及相关理论、相关威廉希尔官方网站 的不断发展,神经网络的应用定将更加深入。

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