20xx年醫(yī)學(xué)專題—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)融合1-文庫(kù)吧
2024-11-15 13:23 本頁(yè)面
【正文】 提出來(lái)并應(yīng)用于許多信息處理領(lǐng)域，如模式識(shí)別、自動(dòng)控制、信號(hào)處理、決策輔助、人工智能等方面。 神經(jīng)計(jì)算機(jī)的研究也為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論研究提供了許多有利條件，各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬軟件包、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片以及電子神經(jīng)計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)，體現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的各項(xiàng)研究均取得了長(zhǎng)足進(jìn)展。 同時(shí)，相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)會(huì)議和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)刊物的大量出現(xiàn)，給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究者們提供了許多討論交流的機(jī)會(huì)。,再認(rèn)識(shí)和應(yīng)用(y236。ngy242。ng)研究期（1991~）,第八頁(yè)，共五十二頁(yè)。,雖然人們已對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能領(lǐng)域的研究達(dá)成了共識(shí)，對(duì)其巨大潛力也毋庸置疑，但是須知，人類對(duì)自身大腦的研究，尤其是對(duì)其中智能信息處理機(jī)制的了解，還十分膚淺。因而現(xiàn)有(xi224。n yǒu)的研究成果僅僅處于起步階段，還需許多有識(shí)之士長(zhǎng)期的艱苦努力。 概括以上的簡(jiǎn)要介紹，可以看出，當(dāng)前又處于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的研究高潮，不僅給新一代智能計(jì)算機(jī)的研究帶來(lái)巨大影響，而且將推動(dòng)整個(gè)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。但另一方面，由于問(wèn)題本身的復(fù)雜性，不論是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理自身，還是正在努力進(jìn)行探索和研究的神經(jīng)計(jì)算機(jī)，目前，都還處于起步發(fā)展階段。,第九頁(yè)，共五十二頁(yè)。,生物神經(jīng)系統(tǒng)是一個(gè)有高度組織和相互作用的數(shù)量巨大的細(xì)胞組織群體。人類大腦的神經(jīng)細(xì)胞大約在1011一1013個(gè)左右。神經(jīng)細(xì)胞也稱神經(jīng)元，是神經(jīng)系統(tǒng)的基本單元，它們按不同的結(jié)合方式構(gòu)成了復(fù)雜(f249。z225。)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)神經(jīng)元及其聯(lián)接的可塑性，使得大腦具有學(xué)習(xí)、記憶和認(rèn)知等各種智能。,二、對(duì)生物(shēngw249。)神經(jīng)元的認(rèn)識(shí),第十頁(yè)，共五十二頁(yè)。,1. 結(jié)構(gòu) 神經(jīng)元由細(xì)胞體(Soma)和延伸部分組成。延伸部分按功能分有兩類，一種稱為樹(shù)突(Dendrite)，用來(lái)接受(jiēsh242。u)來(lái)自其他神經(jīng)元的信息；另一種用來(lái)傳遞和輸出信息，稱為軸突(Axon)。神經(jīng)元之間的相互連接從而讓信息傳遞的部位披稱為突觸(Synapse)，突觸的聯(lián)接是可塑的，也就是說(shuō)突觸特性的變化是受到外界信息的影響或自身生長(zhǎng)過(guò)程的影響。,第十一頁(yè)，共五十二頁(yè)。,特征 (1) 并行分布處理 大腦中單個(gè)神經(jīng)元的信息處理速度是很慢的，每次約1毫秒，比通常的電子門(mén)電路要慢幾個(gè)數(shù)量級(jí)。但是人腦對(duì)某一復(fù)雜(f249。z225。)過(guò)程的處理和反應(yīng)卻很快，一般只需幾百毫秒。 而在這個(gè)處理過(guò)程中，與腦神經(jīng)系統(tǒng)的一些主要功能，如視覺(jué)、記億、推理等有關(guān)。按照上述神經(jīng)元的處理速度，如果采用串行工作模式，就必須在幾百個(gè)串行步內(nèi)完成，這實(shí)際上是不可能辦到的。因此只能把它看成是一個(gè)由眾多神經(jīng)元所組成的超高密度的并行處理系統(tǒng)。 例如在一張照片尋找一個(gè)熟人的面孔，對(duì)人腦而言，幾秒鐘便可完成，但如用計(jì)算機(jī)來(lái)處理，以現(xiàn)有的技術(shù)，是不可能在短時(shí)間內(nèi)完成的。（圖片查詢/檢索）,第十二頁(yè)，共五十二頁(yè)。,(2) 神經(jīng)系統(tǒng)的可塑性和自組織性 從生理學(xué)的角度看，它體現(xiàn)在突觸的可塑性和聯(lián)接狀態(tài)的變化。例如在某一外界信息反復(fù)刺激下．接受該信息的神經(jīng)細(xì)胞之間的突觸結(jié)合強(qiáng)度會(huì)增強(qiáng)。這種可塑性反映出大腦功能既有先天的制約因素，也有可能通過(guò)后天的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)而得到加強(qiáng)(jiāqi225。ng)。 (3) 信息處理與信息存貯合二為一 由于大腦神經(jīng)元兼有信息處理和存貯功能，所以在進(jìn)行回億時(shí)，不但不存在先找存貯地址而后再調(diào)出所存內(nèi)容的問(wèn)題，而不像現(xiàn)行計(jì)算機(jī)那樣．存貯地址和存貯內(nèi)容是彼此分開(kāi)的。,第十三頁(yè)，共五十二頁(yè)。,(4) 信息處理的系統(tǒng)性 大腦的各個(gè)部位是一個(gè)大系統(tǒng)中的許多子系統(tǒng)。各個(gè)子系統(tǒng)之間具有(j249。yǒu)很強(qiáng)的相互聯(lián)系，一些子系統(tǒng)可以調(diào)節(jié)另一些子系統(tǒng)的行為。例如，視覺(jué)系統(tǒng)和運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)就存在很強(qiáng)的系統(tǒng)聯(lián)系，可以相互協(xié)調(diào)各種信息處理功能。 (5) 能接受和處理模糊的、模擬的、隨機(jī)的信息,第十四頁(yè)，共五十二頁(yè)。,三、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是對(duì)人類大腦特性的一種描述(mi225。o sh249。)。它是一個(gè)數(shù)學(xué)模型，可以用電子線路實(shí)現(xiàn)，也可以用計(jì)算機(jī)程序來(lái)模擬。是人工智能研究的一種方法。
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