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  • 人工神经网络应用实例
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    2020-12-23 06:49:20

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    人工神经网络在蕨类植物生长中的应用

    摘要

    :人工神经网络

    (ARTIFICIAL

    NEURAL

    NETWORK

    ,简称

    ANN)

    是目前国际上一门发展迅速的

    前沿交叉学科。

    为了模拟大脑的基本特性,

    在现代神经科学研究的基础上,

    人们提出来人工

    神经网络的模型。

    根据此特点结合蕨类植物的生长过程进行了蕨类植物生长的模拟。

    结果表

    明,

    人工神经网络的模拟结果是完全符合蕨类植物的生长的,

    可有效的应用于蕨类植物的生

    长预测。

    关键词:

    人工神经网络;蕨类植物;

    MATLAB

    应用

    人工神经网络的基本特征

    1

    并行分布处理:

    人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。

    这特别适于实时

    控制和动态控制。

    各组成部分同时参与运算,

    单个神经元的运算速度不高,

    但总体的处理速

    度极快。

    2

    非线性映射:

    人工神经网络具有固有的非线性特性,

    这源于其近似任意非线性映射

    (

    )

    能力。

    只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。

    因此人工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。

    3

    信息处理和信息存储合的集成:

    在神经网络中,

    知识与信息都等势分布贮存于网络内

    的各神经元,

    他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上,

    表现为神经元之间

    分布式的物理联系。

    作为神经元间连接键的突触,

    既是信号转换站,又是信息存储器。

    每个

    神经元及其连线只表示一部分信息,

    而不是一个完整具体概念。

    信息处理的结果反映在突触

    连接强度的变化上,

    神经网络只要求部分条件,

    甚至有节点断裂也不影响信息的完整性,

    有鲁棒性和容错性。

    4

    、具有联想存储功能:人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古,你就会

    联想起蓝天、

    白云和大草原。

    用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

    神经网络能

    接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。在处理自然语言理解、图像模式识别、

    景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。

    5

    具有自组织自学习能力:

    人工神经网络可以根据外界环境输入信息,

    改变突触连接强

    度,重新安排神经元的相互关系,从而达到自适应于环境变化的目的。

    人工神经网络的基本数学模型

    神经元是神经网络操作的基本信息处理单位(图

    1

    )。神经元模型的三要素为:

    (1)

    更多相关内容
  • 通过对给定样本模式的学习,获取评价专家的知识,经验,主管判断及对目标重要性的倾向,当对合作伙伴作出综合评价时,该...人工神经网络具有自学习、自组织、自适应以及很强的非线性函数逼近能力,拥有强大的容错性。.

    神经网络算法实例说明有哪些?

    在网络模型与算法研究的基础上,利用人工神经网络组成实际的应用系统,例如,完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。

    纵观当代新兴科学技术的发展历史,人类在征服宇宙空间、基本粒子,生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到,探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。

    谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创

    人工神经网络的应用

    人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简称ANN),以数学模型模拟神经元活动,是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统写作猫

    人工神经网络具有自学习、自组织、自适应以及很强的非线性函数逼近能力,拥有强大的容错性。它可以实现仿真、预测以及模糊控制等功能。是处理非线性系统的有力工具。

    它是物流合作伙伴选择方法中合作伙伴选择的神经网络算法的另一种名称。

    它是20世界80年代后迅速发展的一门新兴学科,ANN可以模拟人脑的某些智能行为,如知觉,灵感和形象思维等,具有自学性,自适应和非线性动态处理等特征。

    将ANN应用于供应链管理(SCM)环境下合作合办的综合评价选择,意在建立更加接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价选择模型。

    通过对给定样本模式的学习,获取评价专家的知识,经验,主管判断及对目标重要性的倾向,当对合作伙伴作出综合评价时,该方法可再现评价专家的经验,知识和直觉思维,从而实现了定性分析与定量分析的有效结合,也可以较好的保证合作伙伴综合评价结果的客观性。

    在选定评价指标组合的基础上,对评价指标作出评价,得到评价值后,因各指标间没有统一的度量标准,难以进行直接的分析和比较,也不利于输入神经网络计算。

    因此,在用神经网络进行综合评价之前,应首先将输入的评价值通过隶属函数的作用转换为(0,1]之间的值,即对评价值进行标准无纲量化,并作为神经网络的输入,以使ANN可以处理定量和定性指标。

    请采纳答案,支持我一下。

    人工神经网络在河流碳通量中的应用

    人工神经网络与碳输运系统方法联系密切。目前,关于碳通量模型,多是利用观测数据和先验知识,建立系统的数学模型,估计参数,从而掌握客观的河流碳通量规律。

    而人工神经网络的典型应用之一就是让系统本身通过大量的学习来掌握非常复杂和细致的各种合乎规律的技巧。从结构上分析,河流碳输运系统和人工神经网络是同构的。

    一个流域碳通量以某个碳源为输入,河流某断面或者河口碳通量为输出,中间经过陆地表面的岩石、土壤与生物等各种自然营力,产生大量的有机碳和无机碳,还包括河流自生的有机碳,经由河流进入海洋。

    由于人类活动的增强,对地表水文、水化学、植被和土壤结构性质的影响程度在不断加大,毁林开荒、大规模机械耕作都会增加土壤的侵蚀速率,大量土壤有机质被淋溶、冲刷进入河流,汇入海洋;工业废水排放、富营养化和酸雨等现代环境问题都会影响河流碳通量[14]。

    所以河流碳输运系统是一个极其复杂的非线性系统;其中,各个环节并行排列,或是串联排列,形成一个相互制约、相互联结的复杂网络结构(图5.21)。

    人工神经网络就是一个大型的非线性动力系统,各神经元分层排列,互相联结,从而组成不同的网络结构,其中,以前馈网络与河流碳输运系统结构最为相似。图5.21流域碳输运示意图。

    BP神经网络在土木工程中有哪些应用? 10

    【热心相助】您好!BP神经网络在土木工程中的应用很多。

    1.BP神经网络在岩土工程中优化2.BP神经网络在桥梁施工控制中的应用3.BP神经网络在现场混凝土强度的预测应用4.BP神经网络在工程项目管理中的应用5.在分岔隧道位移反分析中的应用6.神经网络智能算法在土木工程结构健康监测中的应用7.BP人工神经网络在深层搅拌桩复合地基承载力计算中的应用8.BP神经网络在房地产投资风险分析中的应用9.BP人工神经网络在青藏铁路南段地壳稳定性定量评价中的应用10.基于神经网络的土木工程结构损伤识别。

     

    展开全文
  • 人工神经网络的研究方法及应用 实 例 分 析 2008. 6. 10;一人工神经网络知识回顾 ;2神经网络基本模型;3人工神经网络研究的局限性; 1一般而言, ANN与经典计算方法相比并非优越, 只有当常规方法解决不了或效果不佳时...
  • 人工神经网络原理及仿真实例》高隽编著,机械工程出版社。我感觉挺好的。关键看你用什么来实现神经网络,是matlab、vc还是vhdl。姓 名 高隽 性 别 男 。出生年月 1963-10 最终学位 博士 。毕业学校 中国科学技术...

    神经网络请教!

    《人工神经网络原理及仿真实例》高隽编著,机械工程出版社。

    我感觉挺好的。

    关键看你用什么来实现神经网络,是matlab、vc还是vhdl。

    现任安徽省第九届政协委员, 安徽省九三学社科技委员会副主任,安徽省青年科技工作者协会第二届理事会理事,中国仪器仪表学会青年工作者委员会常务委员。

    《International Journal of Information Acquisition》编委、责任编辑,《合肥工业大学学报》编委,《大学图书情报学刊》编委。

    研究方向

    主要研究领域为图像处理、模式识别、神经网络理论及应用、光电信息处理、智能信息处理。

    招收博士和硕士研究生:[url]http://images.hfut.edu.cn[/url]。

    (1)信号与信息处理专业,“智能信息处理”和“图象处理与分析”研究方向;

    (2)计算机应用技术专业,“人工智能与模式识别”研究方向;

    教学工作

    主讲本科生:《信号与系统》、《人工神经网络概论》;

    主讲研究生:《人工神经网络原理及应用》、《智能信息处理》。

    获奖情况

    主持包括国家自然基金、国际合作项目和省自然基金在内的科研项目多项。1992年获“92"中国CT科技十大进展奖”,1994年获“亚洲CT科技十大进展奖”,1999年获“中国科学技术大学第二届(博士)研究生学术报告会”优秀论文一等奖,2000年获“安徽省第三届自然科学优秀论文”二等奖、 三等奖。

    获实用新型专利2项,发明专利1项。

    获科技成果2项,自然科学和科技进步科技奖励各1项。

    主要论著

    1、《人工神经网络原理及仿真实例》,机械工业出版社, 2003.8。

    2、《智能信息处理方法导论》,机械工业出版社, 2004.6。

    3、《人工神经网络与自然计算研究进展》,合肥工业大学出版社, 2004.10。

    4、发表论文100余篇

    游吧看吧

    急需毕业论文的格式,内容我自己写,只要排版格式。谢谢了

    你们学校应该有相应的格式标准啊·· 。

    这是我们学校的标准

    毕业设计论文标准格式

    一、论文格式

    1、摘要 标题——加粗,宋体二号字,居中;摘要正文—宋体小四号字。

    关键词 标题——加粗,宋体二号字,居中;关键词正文—宋体小四号字,关键词之间以两个空格隔开。

    ——分页

    2、Abstract 标题——默认英文字体,加粗二号,居中;正文小四号。

    Key Words 标题——默认英文字体,加粗二号,居中;正文小四号,关键词之间以两个空格隔开。

    ——分页

    3、 目录——居中,加粗宋体二号字;

    目录正文——宋体小四号字(详见论文任务书样板)

    ——分页

    4、 前 言——居中,加粗宋体二号字。

    前言内容宋体小四号字

    ——分页

    5、第1章——居中,加粗宋体二号字。

    1.1——居左,加粗宋体小二号字。

    ……简要介绍本节情况,然后冒号:

    1.1.1——左对齐,加粗宋体三号字。

    ……简要介绍本节情况,然后冒号:

    1、——左对齐,加粗宋体小三号字。

    ⑴——左对齐,加粗宋体四号字

    ①——左对齐,加粗宋体小四号字。

    ● ——左对齐,加粗宋体小四号字。

    内容:宋体小四号字体

    ——分页

    例如:

    第1章

    1.1 电信改革

    简要介绍情况,然后冒号:

    1.1.1我国电信改革的现状

    目前我国电信改革存在这样一些情况:

    1、体制改革落后

    我国电信体制改革……

    (1)……..

    ①…….

     ……

     ……

    2、市场监管不够

    ……

    6、第2章——居中,加粗宋体二号字。

    (其余各章节格式同上)

    ——分页

    7、结论——居中,加粗宋体二号字。

    内容:宋体小四号字体

    ——分页

    8、致谢——居中,加粗宋体二号字。

    内容:宋体小四号字体

    ——分页

    8、参考文献——居中,加粗宋体二号字。

    内容:宋体小四号字体

    格式:[序号]作者姓名.书名(不用书名号).出版社.出版日期。

    如:[1]高隽.人工神经网络原理及仿真实例.北京:机械工业出版社.2003.8。

    ——分页

    9、论文附件——居中,加粗宋体二号字(附件内容顺序为:一、英文原文;二、英文翻译;三、其它适于作为附件的文本,标题居左一律采用宋体加粗三号字,内容采用宋体小四号字。每个附件分页隔开)

    ——分页

    10、论文的外封面由重庆邮电大学移通学院教务处统一印制。

    二、相关要求

    1、 论文中涉及到的贴图,一律需要在贴图正下方居中位置注明序号及名称,如:图1-1 贴图名称;涉及到的表格,一律需要在表格正下方居中位置注明序号及名称,如:表2-1 数据结构表。

    2、 论文正文中涉及到引用来源于其他参考文献的文字内容,一律需要标注,标注格式如下:

    如:

    ……

    ASP.NET支持的开发语言包括VB.NET、C#.NET、VC++.NET等。除了操作系统,运行ASP.NET还必须安装.NET Framework(.NET框架)和MDAC(数据访问组件)。

    .NET框架包括通用语言运行时(Common Language Runtime,简称CLR)和类库(CLS) 。

    ……

    则在论文参考文献中需注明:[5]作者.著作名称及页码范围.出版社.出版日期。

    3、 论文的目录采用自动生成,且只要求最多三级标题生成目录。

    4、 本科论文正文部分要求在10000个字符以上。专科要求7000个字符以上(以为word统计数目为准)。

    5、 本专科论文中的英文翻译部分,翻译后的中文字数要求在3000个字数以上(以word统计数目为准)。

    6、 论文中所有正文中文部分采用小四号宋体字,全角中文标点。英文和数字一律采用半角,英文采用小四Times New Roman字体, 半角标点符号。除论文第一页任务书外,所有段落内容采用1.5倍行距,每页行数及每行字数以计算机默认值确定。

    7、 论文一律用A4纸打印,页边距采用A4默认的页边距,即:上、下为:2.54厘米;左、右为:3.17厘米。

    8、 论文纸规格及打印格式一律按论文模板要求制作。工程设计图、预算计划、程序清单等大型图纸,以附件形式附在论文后面。论文格式由指导教师审核,答辩小组负责验收,凡不符合规范的,不予接收,一律退回重做。论文封面的装订采用学院统一定制的封面装订。

    9、 在院外做毕业设计需回校答辩的同学务必在规定时间前将装订完好的(其中包括:填写完成的指导教师评语及评分)一份论文交重庆邮电大学移通学院相应系统一安排答辩。

    10、 在院外做毕业设计并完成答辩的同学,务必在统一规定的时间期期限内返校,并将制作好的毕业设计论文(包括相应地方已签完字和章的论文教学档案)立即交重庆邮电大学移通学院相应系。

    11、 毕业设计答辩分组名单及时间安排等请随时关注移通学院网上通知。

    三、论文样板()

    请同学们严格采用论文样板的格式,特别是不要改变论文样板的页眉和页脚。

    2009年1月4日

    人工神经网络原理及仿真实例免费下载

    人工神经网络原理的内容简介

    为了满足读者应用人工神经网络解决实际问题的需要,书中还介绍了人工神经网络应用开发设计的全过程,并在附录中给出了BP神经网络实现预测、Hop6eld神经网络实现图像自联想记忆、模拟退火算法实现TSP和ARTI神经网络的源程序,供读者参考。作为扩充知识,书中也简单介绍了人工神经网络的实现,以及人工神经网络技术与传统的基于规则的专家系统和模糊系统的融合。

    《人工神经网络原理》既可作为计算机科学与技术、电子、通信与自动控制等相关专业的研究生和高年级本科生的参考书,也可作为相关专业领域的科研人员和工程技术人员的学习参考书。

    神经网络算法原理

    一共有四种算法及原理,如下所示:

    1、自适应谐振理论(ART)网络。

    自适应谐振理论(ART)网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连,该连接沿着正向(自底向上)和反馈(自顶向下)两个方向进行。

    2、学习矢量量化(LVQ)网络。

    学习矢量量化(LVQ)网络,它由三层神经元组成,即输入转换层、隐含层和输出层。该网络在输入层与隐含层之间为完全连接,而在隐含层与输出层之间为部分连接,每个输出神经元与隐含神经元的不同组相连接。

    3、Kohonen网络

    Kohonen网络或自组织特征映射网络含有两层,一个输入缓冲层用于接收输入模式,另一个为输出层,输出层的神经元一般按正则二维阵列排列,每个输出神经元连接至所有输入神经元。连接权值形成与已知输出神经元相连的参考矢量的分量。

    4、Hopfield网络

    Hopfield网络是一种典型的递归网络,这种网络通常只接受二进制输入(0或1)以及双极输入(+1或-1)。它含有一个单层神经元,每个神经元与所有其他神经元连接,形成递归结构。

    扩展资料:

    人工神经网络算法的历史背景:

    该算法系统是 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。

    参考资料来源:百度百科——神经网络算法。

    展开全文
  • 人工神经网络最初是为了尝试利用人脑的架构来执行传统算法几乎没有成功的任务。对人类中枢神经系统的观察启发了人工神经网络这个概念。在人工神经网络中,简单的人工节点,称作神经元(neurons),连接在一起形成一...

    简述人工神经网络受到哪些生物神经网络的启发

    人工神经网络最初是为了尝试利用人脑的架构来执行传统算法几乎没有成功的任务。

    对人类中枢神经系统的观察启发了人工神经网络这个概念。在人工神经网络中,简单的人工节点,称作神经元(neurons),连接在一起形成一个类似生物神经网络的网状结构。

    人工神经 网络基于一组称为人工神经元的连接单元或节点,它们对生物大脑中的神经元进行松散建模。每个连接,就像生物大脑中的突触一样,可以向其他神经元传输信号。

    人工神经元接收信号然后对其进行处理,并可以向与其相连的神经元发送信号。连接处的“信号”是一个实数,每个神经元的输出由其输入总和的某个非线性函数计算。连接称为边。

    神经元和边缘通常具有权重随着学习的进行而调整。权重会增加或减少连接处的信号强度。神经元可能有一个阈值,这样只有当聚合信号超过该阈值时才会发送信号。通常,神经元聚合成层。不同的层可以对其输入执行不同的转换。信号从第一层(输入层)传输到最后一层(输出层),可能在多次遍历层之后。

    现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具,神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法(Learning Method)得以优化,所以也是数学统计学方法的一种实际应用,通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间;

    另一方面在人工智能学的人工感知领域,我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法,人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力),这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。

    和其他机器学习方法一样,神经网络已经被用于解决各种各样的问题,例如机器视觉和语音识别。这些问题都是很难被传统基于规则的编程所解决的。

    构成

    1、结构(Architecture)结构指定了网络中的变量和它们的拓扑关系。例如,神经网络中的变量可以是神经元连接的权重(weights)和神经元的激励值(activities of the neurons)。

    2、激励函数(Activation Rule)大部分神经网络模型具有一个短时间尺度的动力学规则,来定义神经元如何根据其他神经元的活动来改变自己的激励值。一般激励函数依赖于网络中的权重(即该网络的参数)。

    3、 学习规则(Learning Rule)学习规则指定了网络中的权重如何随着时间推进而调整。这一般被看做是一种长时间尺度的动力学规则。一般情况下,学习规则依赖于神经元的激励值。它也可能依赖于监督者提供的目标值和当前权重的值。例如,用于手写识别的一个神经网络,有一组输入神经元。

    输入神经元会被输入图像的数据所激发。在激励值被加权并通过一个函数(由网络的设计者确定)后,这些神经元的激励值被传递到其他神经元。这个过程不断重复,直到输出神经元被激发。最后,输出神经元的激励值决定了识别出来的是哪个字母。

    人脑神经网络的优点

    1、可处理噪声:一个人工神经网络补训练完成后,即使输入的数据中有部分遗失,它仍然有能力辨认样本。

    2、不易损坏:因为人工神经网络以分布式的方法来表示数据,所以当某些单元损坏时,它依然可以正常地工作。

    3、可以平行处理。

    4、可以学习新的观念。以上就是人脑神经网络的优点。

    AI爱发猫

    人工神经网络与人类神经网络有关系吗

    人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象, 建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。

    人工智能和神经网络有什么联系与区别?

    联系:都是模仿人类行为的数学模型以及算法。神经网络的研究能促进或者加快人工智能的发展。

    区别如下:

    一、指代不同

    1、人工智能:是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

    2、神经网络:是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

    二、方法不同

    1、人工智能:企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

    2、神经网络:依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

    三、目的不同

    1、人工智能:主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

    2、神经网络:具有初步的自适应与自组织能力。在学习或训练过程中改变突触权重值,以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。

    参考资料来源:百度百科-人工智能。

    参考资料来源:百度百科-神经网络。

    人工智能与神经网络之间有什么关系?

    神马?你接触了神经网络?真了不起,人工智能与神经网络没有直接关系(神经元芯片出来后,会怎么样就不知劳),只是人工智能模仿了神经网络的部分功能,过50年后,也许能够完全模仿,期间计算机技术能按照现在的发展速度去发展话,是有可能的。真的实现的那一天,人类未日是不是就会到来?

    未来的人工神经网络将会怎样改变我们的生活。

    1、客服行业/行政助手

    传统客服、企业内部行政,这种机械性、重复性、程式化的重复体力劳动的工作将会被专业的行政/客服机器人所替代。

    2、翻译行业

    打破语言界限,帮助人类进行跨民族、跨语种、跨文化的交流,一直以来都是“翻译”这一专业领域的神圣指责,且深深的在全球化的大潮中,被重要依赖着。

    3、服务于公共交通的司机、公交车司机。

    交通改变了人类生存的空间感和时间感,交通行业的发展和速度效率的提升,极大的提升了社会效率和人类生活体验。但每年不断增加的汽车保有量和随之快速上升的交通事故,也造成了不可挽回的生命及财产损失。

    4、制造业流水线工人

    人工智能最常让人浮想联翩的技术领域,毫无疑问是机器人,尤其是工业制造机器人领域。现在在高端科技制造、精密机械制造、主流汽车生产和甚至手机生产线中,工业机器人是标配。大量的工业应用故事,已经明确地指明了未来工业生产的方向。

    5、基础医学服务和辅助医疗

    近年来在医疗行业,多家企业源源不断地向人工智能技术应用方向注入大量资金,尤其是降低医疗成本、增加医疗效果、提升医疗效率、改善患者健康领域。

    在某些情境下,人工智能的深度学习能力已超越医生。专家预测2020年医疗人工智能将持续增长,尤其是在成像、诊断、预测分析和管理领域。

    6、金融审计和风控

    人工智能的知识图谱、深度学习、大数据处理等技术在金融行业已有广泛的应用,通过专业策略深度应用下,对金融领域数据的监控和数据分析、决策方向极大的提高了业务处理效率,并且在每日新增和历史的金融海量数据下,人工智能的效率是人工不可企及的。

    7、便利店收银员

    无营业员超市,又称为无人超市。负责收钱的不是营业员,而是一个具备摄像头、人脸识别、机器交互终端、扫码设备的自动收款机器人。这种无须排队结账的实体店:刷手机进店、选品、拿货,然后走人!这种黑科技早已于2016年,随着Amazon Go无人超市的正式上线成为现实。

    特点优点:

    人工神经网络的特点和优越性,主要表现在三个方面:

    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。

    人工神经网络,人工神经网络是什么意思

    一、 人工神经网络的概念。

    人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)简称神经网络(NN),是基于生物学中神经网络的基本原理,在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后,以网络拓扑知识为理论基础,模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征,将信息的加工和存储结合在一起,以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力,引起各学科领域的关注。它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络,具有高度的非线性,能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。

    神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激活函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重(weight),神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激活函数。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合,借助数学统计工具来实现。另一方面在人工智能学的人工感知领域,我们通过数学统计学的方法,使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力,这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。

    人工神经网络中,神经元处理单元可表示不同的对象,例如特征、字母、概念,或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类:输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据;输出单元实现系统处理结果的输出;隐单元是处在输入和输出单元之间,不能由系统外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度,信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理,其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能,并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。

    神经网络,是一种应用类似于大脑神经突触连接结构进行信息处理的数学模型,它是在人类对自身大脑组织结合和思维机制的认识理解基础之上模拟出来的,它是根植于神经科学、数学、思维科学、人工智能、统计学、物理学、计算机科学以及工程科学的一门技术。

    二、 人工神经网络的发展。

    神经网络的发展有悠久的历史。其发展过程大致可以概括为如下4个阶段。

    1. 第一阶段----启蒙时期。

    (1)、M-P神经网络模型:20世纪40年代,人们就开始了对神经网络的研究。1943 年,美国心理学家麦克洛奇(Mcculloch)和数学家皮兹(Pitts)提出了M-P模型,此模型比较简单,但是意义重大。在模型中,通过把神经元看作个功能逻辑器件来实现算法,从此开创了神经网络模型的理论研究。

    (2)、Hebb规则:1949 年,心理学家赫布(Hebb)出版了《The Organization of Behavior》(行为组织学),他在书中提出了突触连接强度可变的假设。这个假设认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位,突触的连接强度随之突触前后神经元的活动而变化。这一假设发展成为后来神经网络中非常著名的Hebb规则。这一法则告诉人们,神经元之间突触的联系强度是可变的,这种可变性是学习和记忆的基础。Hebb法则为构造有学习功能的神经网络模型奠定了基础。

    (3)、感知器模型:1957 年,罗森勃拉特(Rosenblatt)以M-P 模型为基础,提出了感知器(Perceptron)模型。感知器模型具有现代神经网络的基本原则,并且它的结构非常符合神经生理学。这是一个具有连续可调权值矢量的MP神经网络模型,经过训练可以达到对一定的输入矢量模式进行分类和识别的目的,它虽然比较简单,却是第一个真正意义上的神经网络。Rosenblatt 证明了两层感知器能够对输入进行分类,他还提出了带隐层处理元件的三层感知器这一重要的研究方向。Rosenblatt 的神经网络模型包含了一些现代神经计算机的基本原理,从而形成神经网络方法和技术的重大突破。

    (4)、ADALINE网络模型: 1959年,美国著名工程师威德罗(B.Widrow)和霍夫(M.Hoff)等人提出了自适应线性元件(Adaptive linear element,简称Adaline)和Widrow-Hoff学习规则(又称最小均方差算法或称δ规则)的神经网络训练方法,并将其应用于实际工程,成为第一个用于解决实际问题的人工神经网络,促进了神经网络的研究应用和发展。ADALINE网络模型是一种连续取值的自适应线性神经元网络模型,可以用于自适应系统。

    2. 第二阶段----低潮时期。

    人工智能的创始人之一Minsky和Papert对以感知器为代表的网络系统的功能及局限性从数学上做了深入研究,于1969年发表了轰动一时《Perceptrons》一书,指出简单的线性感知器的功能是有限的,它无法解决线性不可分的两类样本的分类问题,如简单的线性感知器不可能实现“异或”的逻辑关系等。这一论断给当时人工神经元网络的研究带来沉重的打击。开始了神经网络发展史上长达10年的低潮期。

    (1)、自组织神经网络SOM模型:1972年,芬兰的KohonenT.教授,提出了自组织神经网络SOM(Self-Organizing feature map)。后来的神经网络主要是根据KohonenT.的工作来实现的。SOM网络是一类无导师学习网络,主要用于模式识别﹑语音识别及分类问题。它采用一种“胜者为王”的竞争学习算法,与先前提出的感知器有很大的不同,同时它的学习训练方式是无指导训练,是一种自组织网络。这种学习训练方式往往是在不知道有哪些分类类型存在时,用作提取分类信息的一种训练。

    (2)、自适应共振理论ART:1976年,美国Grossberg教授提出了著名的自适应共振理论ART(Adaptive Resonance Theory),其学习过程具有自组织和自稳定的特征。

    3. 第三阶段----复兴时期。

    (1)、Hopfield模型:1982年,美国物理学家霍普菲尔德(Hopfield)提出了一种离散神经网络,即离散Hopfield网络,从而有力地推动了神经网络的研究。在网络中,它首次将李雅普诺夫(Lyapunov)函数引入其中,后来的研究学者也将Lyapunov函数称为能量函数。证明了网络的稳定性。1984年,Hopfield 又提出了一种连续神经网络,将网络中神经元的激活函数由离散型改为连续型。1985 年,Hopfield和Tank利用Hopfield神经网络解决了著名的旅行推销商问题(Travelling Salesman Problem)。Hopfield神经网络是一组非线性微分方程。Hopfield的模型不仅对人工神经网络信息存储和提取功能进行了非线性数学概括,提出了动力方程和学习方程,还对网络算法提供了重要公式和参数,使人工神经网络的构造和学习有了理论指导,在Hopfield模型的影响下,大量学者又激发起研究神经网络的热情,积极投身于这一学术领域中。因为Hopfield 神经网络在众多方面具有巨大潜力,所以人们对神经网络的研究十分地重视,更多的人开始了研究神经网络,极大地推动了神经网络的发展。

    (2)、Boltzmann机模型:1983年,Kirkpatrick等人认识到模拟退火算法可用于NP完全组合优化问题的求解,这种模拟高温物体退火过程来找寻全局最优解的方法最早由Metropli等人1953年提出的。1984年,Hinton与年轻学者Sejnowski等合作提出了大规模并行网络学习机,并明确提出隐单元的概念,这种学习机后来被称为Boltzmann机。

    Hinton和Sejnowsky利用统计物理学的感念和方法,首次提出的多层网络的学习算法,称为Boltzmann 机模型。

    (3)、BP神经网络模型:1986年,儒默哈特(D.E.Ru melhart)等人在多层神经网络模型的基础上,提出了多层神经网络权值修正的反向传播学习算法----BP算法(Error Back-Propagation),解决了多层前向神经网络的学习问题,证明了多层神经网络具有很强的学习能力,它可以完成许多学习任务,解决许多实际问题。

    (4)、并行分布处理理论:1986年,由Rumelhart和McCkekkand主编的《Parallel Distributed Processing:Exploration in the Microstructures of Cognition》,该书中,他们建立了并行分布处理理论,主要致力于认知的微观研究,同时对具有非线性连续转移函数的多层前馈网络的误差反向传播算法即BP算法进行了详尽的分析,解决了长期以来没有权值调整有效算法的难题。可以求解感知机所不能解决的问题,回答了《Perceptrons》一书中关于神经网络局限性的问题,从实践上证实了人工神经网络有很强的运算能力。

    (5)、细胞神经网络模型:1988年,Chua和Yang提出了细胞神经网络(CNN)模型,它是一个细胞自动机特性的大规模非线性计算机仿真系统。Kosko建立了双向联想存储模型(BAM),它具有非监督学习能力。

    (6)、Darwinism模型:Edelman提出的Darwinism模型在90年代初产生了很大的影响,他建立了一种神经网络系统理论。

    (7)、1988年,Linsker对感知机网络提出了新的自组织理论,并在Shanon信息论的基础上形成了最大互信息理论,从而点燃了基于NN的信息应用理论的光芒。

    (8)、1988年,Broomhead和Lowe用径向基函数(Radialbasis function, RBF)提出分层网络的设计方法,从而将NN的设计与数值分析和线性适应滤波相挂钩。

    (9)、1991年,Haken把协同引入神经网络,在他的理论框架中,他认为,认知过程是自发的,并断言模式识别过程即是模式形成过程。

    (10)、1994年,廖晓昕关于细胞神经网络的数学理论与基础的提出,带来了这个领域新的进展。通过拓广神经网络的激活函数类,给出了更一般的时滞细胞神经网络(DCNN)、Hopfield神经网络(HNN)、双向联想记忆网络(BAM)模型。

    (11)、90年代初,Vapnik等提出了支持向量机(Supportvector machines, SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)维数的概念。

    经过多年的发展,已有上百种的神经网络模型被提出。

    深度学习中什么是人工神经网络?

    人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN )是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点,其本质是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成,在模式识别、智能机器人、自动控制、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题,表现出了良好的智能特性。

    人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统,它是在现代 神经科学研究成果的基础上提出的,试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络具有四个基本特征:

    (1)非线性– 非线性关系是自然界的普遍特性,人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态,这种行为在数学上表现为一种非线性。

    人工神经网络

    关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能,可以提高容错性和存储容量。

    (2)非局限性– 一个 神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征,而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想 记忆是非局限性的典型例子。

    (3)非常定性 –人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化,而且在处理信息的同时,非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。

    (4)非凸性–一个系统的演化方向,在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如 能量函数,它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值,故系统具有多个较稳定的平衡态,这将导致系统演化的多样性。

    人工神经网络中,神经元处理单元可表示不同的对象,例如特征、字母、概念,或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类:输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部 世界的信号与数据;输出单元实现系统处理结果的输出;隐单元是处在输入和输出单元之间,不能。

    人工神经网络

    由系统外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度,信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。

    总结:人工神经网络是一种非程序化、 适应性、大脑风格的信息处理 ,其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能,并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。

    神经网络算法的人工神经网络

    人工神经网络(Artificial Neural Networks,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(Back Propagation)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。 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。

    如果输出为“0”(即结果错误),则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整,其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时,减小犯同样错误的可能性。如此操作调整,当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后,经过网络按以上学习方法进行若干次学习后,网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功,它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时,能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来,网络中所含的神经元个数越多,则它能记忆、识别的模式也就越多。 (1)人类大脑有很强的自适应与自组织特性,后天的学习与训练可以开发许多各具特色的活动功能。如盲人的听觉和触觉非常灵敏;聋哑人善于运用手势;训练有素的运动员可以表现出非凡的运动技巧等等。

    普通计算机的功能取决于程序中给出的知识和能力。显然,对于智能活动要通过总结编制程序将十分困难。

    人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。在学习或训练过程中改变突触权重值,以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。人工神经网络是一个具有学习能力的系统,可以发展知识,以致超过设计者原有的知识水平。通常,它的学习训练方式可分为两种,一种是有监督或称有导师的学习,这时利用给定的样本标准进行分类或模仿;另一种是无监督学习或称无为导师学习,这时,只规定学习方式或某些规则,则具体的学习内容随系统所处环境 (即输入信号情况)而异,系统可以自动发现环境特征和规律性,具有更近似人脑的功能。

    (2)泛化能力

    泛化能力指对没有训练过的样本,有很好的预测能力和控制能力。特别是,当存在一些有噪声的样本,网络具备很好的预测能力。

    (3)非线性映射能力

    当对系统对于设计人员来说,很透彻或者很清楚时,则一般利用数值分析,偏微分方程等数学工具建立精确的数学模型,但当对系统很复杂,或者系统未知,系统信息量很少时,建立精确的数学模型很困难时,神经网络的非线性映射能力则表现出优势,因为它不需要对系统进行透彻的了解,但是同时能达到输入与输出的映射关系,这就大大简化设计的难度。

    (4)高度并行性

    并行性具有一定的争议性。承认具有并行性理由:神经网络是根据人的大脑而抽象出来的数学模型,由于人可以同时做一些事,所以从功能的模拟角度上看,神经网络也应具备很强的并行性。

    多少年以来,人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图认识并解答上述问题。在寻找上述问题答案的研究过程中,这些年来逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域,称之为“神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域,这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。不同领域的科学家又从各自学科的兴趣与特色出发,提出不同的问题,从不同的角度进行研究。

    下面将人工神经网络与通用的计算机工作特点来对比一下:

    若从速度的角度出发,人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机,前者为毫秒量级,而后者的频率往往可达几百兆赫。但是,由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统,因而,在许多问题上可以作出快速判断、决策和处理,其速度则远高于串行结构的普通计算机。人工神经网络的基本结构模仿人脑,具有并行处理特征,可以大大提高工作速度。

    人脑存贮信息的特点为利用突触效能的变化来调整存贮内容,也即信息存贮在神经元之间连接强度的分布上,存贮区与计算机区合为一体。虽然人脑每日有大量神经细胞死亡 (平均每小时约一千个),但不影响大脑的正常思维活动。

    普通计算机是具有相互独立的存贮器和运算器,知识存贮与数据运算互不相关,只有通过人编出的程序使之沟通,这种沟通不能超越程序编制者的预想。元器件的局部损坏及程序中的微小错误都可能引起严重的失常。 心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制,弄清人脑功能的机理,建立人类认知过程的微结构理论。

    生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展,同时也寄希望于临床医学的新突破;信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决不能解决或解决起来有极大困难的大量问题,构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。

    人工神经网络早期的研究工作应追溯至上世纪40年代。下面以时间顺序,以著名的人物或某一方面突出的研究成果为线索,简要介绍人工神经网络的发展历史。

    1943年,心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。此模型沿用至今,并且直接影响着这一领域研究的进展。因而,他们两人可称为人工神经网络研究的先驱。

    1945年冯·诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机,标志着电子计算机时代的开始。1948年,他在研究工作中比较了人脑结构与存储程序式计算机的根本区别,提出了以简单神经元构成的再生自动机网络结构。但是,由于指令存储式计算机技术的发展非常迅速,迫使他放弃了神经网络研究的新途径,继续投身于指令存储式计算机技术的研究,并在此领域作出了巨大贡献。虽然,冯·诺依曼的名字是与普通计算机联系在一起的,但他也是人工神经网络研究的先驱之一。

    50年代末,F·Rosenblatt设计制作了“感知机”,它是一种多层的神经网络。这项工作首次把人工神经网络的研究从理论探讨付诸工程实践。当时,世界上许多实验室仿效制作感知机,分别应用于文字识别、声音识别、声纳信号识别以及学习记忆问题的研究。然而,这次人工神经网络的研究高潮未能持续很久,许多人陆续放弃了这方面的研究工作,这是因为当时数字计算机的发展处于全盛时期,许多人误以为数字计算机可以解决人工智能、模式识别、专家系统等方面的一切问题,使感知机的工作得不到重视;其次,当时的电子技术工艺水平比较落后,主要的元件是电子管或晶体管,利用它们制作的神经网络体积庞大,价格昂贵,要制作在规模上与真实的神经网络相似是完全不可能的;另外,在1968年一本名为《感知机》的著作中指出线性感知机功能是有限的,它不能解决如异感这样的基本问题,而且多层网络还不能找到有效的计算方法,这些论点促使大批研究人员对于人工神经网络的前景失去信心。60年代末期,人工神经网络的研究进入了低潮。

    另外,在60年代初期,Widrow提出了自适应线性元件网络,这是一种连续取值的线性加权求和阈值网络。后来,在此基础上发展了非线性多层自适应网络。当时,这些工作虽未标出神经网络的名称,而实际上就是一种人工神经网络模型。

    随着人们对感知机兴趣的衰退,神经网络的研究沉寂了相当长的时间。80年代初期,模拟与数字混合的超大规模集成电路制作技术提高到新的水平,完全付诸实用化,此外,数字计算机的发展在若干应用领域遇到困难。这一背景预示,向人工神经网络寻求出路的时机已经成熟。美国的物理学家Hopfield于1982年和1984年在美国科学院院刊上发表了两篇关于人工神经网络研究的论文,引起了巨大的反响。人们重新认识到神经网络的威力以及付诸应用的现实性。随即,一大批学者和研究人员围绕着 Hopfield提出的方法展开了进一步的工作,形成了80年代中期以来人工神经网络的研究热潮。

    1985年,Ackley、Hinton和Sejnowski将模拟退火算法应用到神经网络训练中,提出了Boltzmann机,该算法具有逃离极值的优点,但是训练时间需要很长。

    1986年,Rumelhart、Hinton和Williams提出了多层前馈神经网络的学习算法,即BP算法。它从证明的角度推导算法的正确性,是学习算法有理论依据。从学习算法角度上看,是一个很大的进步。

    1988年,Broomhead和Lowe第一次提出了径向基网络:RBF网络。

    总体来说,神经网络经历了从高潮到低谷,再到高潮的阶段,充满曲折的过程。

     

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