【正文】 itron》，并開發(fā)了許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練算法 復(fù)興期： 1982 年 John 發(fā)表文章提出了 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)。 低潮期： 1969 年 和 評論“感知機(jī)”，認(rèn)為其存在無法擴(kuò)展到多層網(wǎng)絡(luò)的問題。論文 25 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文章，提出了神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型 MP 模型。提出了為了解釋語言，我們需要一個生產(chǎn)語法的理論，它不僅能歸屬內(nèi)在表達(dá)，而且有潛在的順序特征。 利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬認(rèn)知問題直到最近才幾十年才形成趨勢，但是認(rèn)知科學(xué)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卻早以存在了 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展簡史 早期：古希臘哲學(xué)，代表人物 Descartes， David Hume， Immanuel Kant， Benedict de Spinoza， Nicolas， Malebranche， Pierre Cabanis， Leibniz， John Locke，這個時期的認(rèn)知科學(xué)研究與現(xiàn)代認(rèn)知科學(xué)不同，其最終發(fā)展成了心理學(xué)和哲學(xué)。 認(rèn)知科學(xué)是一個交叉性學(xué)科，其研究思維和思維過程，探索什么是認(rèn)知、認(rèn)知做什么、怎么工作。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，他是一種靈感于生 物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能和結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)模型或計算模型。lie, S., S. Chartier, and R. Proulx. Are unsupervised neural works ignorant? Sizing the effect of environmental distributions on unsupervised learning[J]. Cognitive Systems Research, 2021. 7(4): p. 357371. [6] Gregory Ashby, F. and S. Helie. A tutorial on putational cognitive neuroscience: Modeling the neurodynamics of cognition[J]. Journal of Mathematical Psychology, 2021. 55(4): p. 273289. [7] Fragopanagos, N., S. Kockelkoren, and . Taylor. A neurodynamic model of the attentional blink[J]. Cognitive Brain Research, 2021. 24(3): p. 568586. [8] Khashman, A.. Modeling cognitive and emotional processes: A novel neural work architecture[J]. Neural Networks, 2021. 23(10): p. 11551163. [9] Dominey, ., T. Inui, and M. Hoen. Neural work processing of natural language: II. Towards a unified model of corticostriatal function in learning sentence prehension and nonlinguistic sequencing[J]. Brain and Language, 2021. 109(2– 3): p. 8092. [10] Chen, Q. and T. Verguts. Beyond the mental number line: A neural work model of number– space interactions[J]. Cognitive Psychology, 2021. 60(3): p. 218240. [11] Hinoshita, W., et al.. Emergence of hierarchical structure mirroring linguistic position in a recurrent neural work. Neural Networks[J], 2021. 24(4): p. 311320. 桂林理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 桂林理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 我們闡述了 Rs、 DUONN、 CODAM、 MTRNN、語法理解模型、數(shù)字空間模型、 CNN、競爭網(wǎng)絡(luò)、周 期聯(lián)想記憶模型、 NDANN 這十個模型，這些模型是近年來模擬認(rèn)知現(xiàn)象新成果。未來，認(rèn)知科學(xué)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必將相互促進(jìn)著前進(jìn)。 對于認(rèn)知科學(xué)研究，未來的主要發(fā)展方向是： 從對大腦部分區(qū)域功能研究到大腦整體功能的研究。 桂林理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 IJCNN 主題：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論或模型，模式識別，計算機(jī)神經(jīng)科學(xué)，認(rèn)知模型，機(jī)器視覺，認(rèn)知模型，進(jìn)化神經(jīng)系統(tǒng)，集成智能，腦部機(jī)器接口，數(shù)據(jù)挖掘，神經(jīng)力學(xué)，感知網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)信息學(xué)，組織系統(tǒng)，神經(jīng)工程學(xué)，神經(jīng)硬件，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，計算機(jī)生物學(xué)，傳感器網(wǎng)絡(luò)，人工生活。 AAAI 主題：代理系統(tǒng)和多代理系統(tǒng)，認(rèn)知建模和人機(jī)互動，常識推理，計算機(jī)視覺，滿足約束，搜索和優(yōu)化，進(jìn)化計算，游戲和互動娛樂，信息搜索，集成和提取，知識表示和推理，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，模型系統(tǒng)，跨學(xué)科 AI，自然語言處理，計劃與調(diào)度，概率推理，機(jī)器人，網(wǎng)站和信息系統(tǒng) 。 正如前文說言，要想向會議投稿，必須先了解會議的投稿要求。對于會議論文的選題、會議演講的要求，不同主題的會議是有不同的要求，這就要求我們在參加會議和在向會議投稿前必須了解會議投稿和會議演講的要求。 桂林理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計科學(xué)家們對認(rèn)知機(jī)制的研究基本上還是停留在觀察特定認(rèn)知現(xiàn)象出現(xiàn)后，腦部部分區(qū)域 的活躍情況上。這些模型部分符合生物性，只能部分模擬認(rèn)知現(xiàn)象的加工過程，所以對認(rèn)知現(xiàn)象的理解也只是部分。兩種理論都符合聯(lián)結(jié)主義的理論思想，只是前一種是完全符合生物性，后一種是部分符合生物性部分符合實(shí)際性。 桂林理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 IO 有 30個代碼，其中的 26 個代碼分別對應(yīng) 26個字母符號，四個其他符號則分別對應(yīng)空格、時間、逗號、問號。 MTRNN 模型是 Yamashita 和 Tani 提出的，他們最初將其使用在機(jī)器人的發(fā)動機(jī)傳感器流動學(xué)習(xí)任務(wù)上。模型能 依靠 最初狀態(tài)（產(chǎn)生階段）來控制句子產(chǎn)生，其中的初始狀態(tài)能從目標(biāo)句子（識別階段）計算出來。 在表示層中有兩個單元，各自是左邊響應(yīng)和右邊響應(yīng)。 模型結(jié)構(gòu)見圖 ， 模型分為四層，分布為輸入層、表示層、決定層和響應(yīng)層，如圖可見。數(shù)字表示與空間表示是相互作用的，例如如當(dāng)數(shù)字是從 1 到 9 時，人注意的空間是從左到右。 BA44/6 是 一個工作記憶編碼服務(wù) 器 ，通過在 BA47caudate 中推測閉環(huán)分類字基于語法 的順序，產(chǎn)生在‘預(yù)測、代理、目標(biāo)、接受’的作用。模型能標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行非到時任務(wù) ,包括產(chǎn)生新句子。論文 13 集這些 基于句子加工模型的 數(shù)據(jù)。兩個情緒參數(shù)，焦慮和信心，分別作用在隱含層和輸出層中，表示情緒強(qiáng)度（情緒記憶），情緒強(qiáng)度與在新任務(wù)和做決定時的情緒神經(jīng)元模擬和計算的神經(jīng)學(xué)習(xí)相聯(lián)系。 模型結(jié)構(gòu)見圖 。模型能使用輸入模式或視覺刺激推測出情緒反應(yīng)，進(jìn)而能影響網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和決定過程。我們可以利用 CODAM 模型模擬注意力瞬脫現(xiàn)象，這可以幫助我們指定出現(xiàn)象的抑制過程， CODAM 模型探索方法可以更為詳細(xì) 指明 的注意力過程，這是采用模型模擬注意力并研究注意力過程的模型 ，他 擴(kuò)展了第二目標(biāo)對仿真影響的理解，闡述了多刺激對仿真的影響和刺激信號間的關(guān)系。5，注意力控制信號的推導(dǎo)解除器，可以通過對比注意力控制信號和目標(biāo)信號快速產(chǎn)生對錯誤信號的修正，還可以在早期幫助呼叫工作記憶站加快，引入注意力刺激的過程。 注意運(yùn)動推導(dǎo)模型，簡稱 CODAM 模型 ，其 由以下幾個模塊組成： 1， 目標(biāo)映射 ，作用是告知注意力信號的調(diào)節(jié)過程。第四， CNN 模型使用符合聚集運(yùn)作的方法來模擬實(shí)驗(yàn)，聚集運(yùn) 作方法能起到預(yù)測行為和神經(jīng)科學(xué)數(shù)據(jù)的作用。 Newell 提出認(rèn)知理論在根本上是不能被數(shù)據(jù)證明的。結(jié)果，在刺激開始后 preSMA/SMA 單元的激勵比暫時不會改變。 CCN 結(jié)構(gòu)如圖 ，這個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是 Ashby 和 Crossley 在 2021 年提出的，粗大的黑色箭頭表示信息的流動。通過對這兩大類四個模型的仿真可知，競爭網(wǎng)絡(luò)模型難以適應(yīng)學(xué)習(xí)環(huán)境偏差，而周期聯(lián)想記憶模型則能很好的適應(yīng)這一偏差。許多證據(jù)表明人類大腦能執(zhí)行一系列認(rèn)知行為， 而不受學(xué)習(xí)環(huán)境偏差影響。論文 9 非線性聯(lián)想記憶模型，簡稱 NDRAM，他 是一個非線性 RAM，他能分類灰度值相關(guān)的模式，還能在 RAMs 處于新的連續(xù)刺激下學(xué)習(xí)。 ART1 結(jié)構(gòu)見圖 （ b） ，他由兩層單元，網(wǎng)絡(luò)有兩個距離強(qiáng)度集組成， 右邊部分是網(wǎng)絡(luò)的新探測器。 競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由 Rumelhart 和 Zipser 在 1986 年提出的，他是一個簡單的標(biāo)準(zhǔn)前饋網(wǎng)絡(luò)，他由兩層組成，分別是隱含層和輸出層，見 圖 （ a） ，其中的虛線箭頭表示無可調(diào)節(jié)強(qiáng)度的抑制連接。論文 7 圖 非線性動態(tài)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 由于當(dāng)前未能全部知曉腦部記憶機(jī) 制，故模擬記憶現(xiàn)象設(shè)計的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能部分模擬記憶過程，這導(dǎo)致模型的信息存儲和處理等方面存在缺陷。網(wǎng)絡(luò)成產(chǎn)生聯(lián)想記憶和非聯(lián)想記憶，也就是說，他可以進(jìn)行有導(dǎo)師學(xué)習(xí)也可以進(jìn)行無導(dǎo)師學(xué)習(xí)。對系統(tǒng)而言，系統(tǒng)隨時間而產(chǎn)生的變化是直接與外部環(huán)境狀況相互聯(lián)系、相互作用的，系統(tǒng)和環(huán)境的相互作用對自組織和復(fù)雜行為是非常重要的，非線性動態(tài)系統(tǒng)（ NDS）理論在微觀和宏觀上都能反應(yīng)這些聯(lián)系。他不僅能在特殊刺激下預(yù)測行為，也能在沒有特殊刺激下預(yù)測行為。對于符合生物神經(jīng)系統(tǒng)運(yùn)行模式而言，模型表 現(xiàn)在不僅體現(xiàn)了大腦的物質(zhì)情況，而且提供了特別的仿生物連接矩陣。由于存儲空間和突觸數(shù)量是線性的，使得網(wǎng)絡(luò)間出現(xiàn)密集的連接。在網(wǎng)絡(luò)整體尺寸大幅增長下，回憶集的尺寸也是小幅增長的，這可以有效的存儲信息。在模型中，興奮神經(jīng)元到抑制神經(jīng)元的比率和突觸的數(shù)量是不等的。論文 5 3 模擬認(rèn)知的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 模擬記憶 模型 [3] 在人類大腦中，信息是存儲在大腦內(nèi)神經(jīng)元中的，不同神經(jīng)元間不同連接強(qiáng)度構(gòu)成了特定的信息，這些信息在大腦中被稱作記憶。第五部分講述了五個國際著名的人工智能會議及投稿主題。 1989 年 Stephen Grossberg、 Teuvo kohonen和 Shunichi Amari 主持創(chuàng)辦了世界第一份神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雜志《 Neural Network》。 1987 年美國電話與電報公司貝爾實(shí)驗(yàn)室利用 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)，仿真出耳蝸與視網(wǎng)膜等硬件網(wǎng)絡(luò)。1972 年 提出了自組織映射（ SOM）理論。提出了為解釋語言，我們需要一個產(chǎn)生語法的理論，它不僅能歸屬內(nèi)在表達(dá)，而且有潛在的順序特征。 1949 年心理學(xué)家 Donald olding Hebb 出版了名為《 anization of Behavior》的書，提出了 Hebb 算法的連結(jié)權(quán)值訓(xùn)練算法和聯(lián)結(jié)主義。論文 2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展簡史 [2] 早期：古希臘哲學(xué)，代表人物 Descartes， David Hume， Immanuel Kant， Benedict de Spinoza， Nicolas， Malebranche， Pierre Cabanis， Leibniz， John Locke，這個時期的認(rèn)知科學(xué)研究與現(xiàn)代認(rèn)知科學(xué)不同，其最終發(fā)展成了心理學(xué)和哲學(xué)。這類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬理論，被稱為聯(lián)結(jié)主義。在神經(jīng)系統(tǒng)中信息怎樣表述、怎樣產(chǎn)生、怎樣轉(zhuǎn)換，是認(rèn)知科學(xué)的研究課題。大多數(shù)情況下，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是自適應(yīng)系統(tǒng)，在學(xué)習(xí)期間，他能通過觀察流過網(wǎng)絡(luò)的外部或內(nèi)部信息來變換他的結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)信息加工的變化。 人的智能涉及許多領(lǐng)域，包括感知和認(rèn)知，語言能力及視覺功能，記憶，學(xué)習(xí)與知識預(yù)測，自適應(yīng)和魯邦性，創(chuàng)新和發(fā)明，行動和動作，優(yōu)化，計劃、判斷和決定，博弈與對策 ，深層智能因素（意識，感情，意志，注意力，直覺，理解） [1]。神經(jīng)元由 樹突與軸突組成，樹突位于神經(jīng)元表面，軸突周圍有腱鞘。論文 III 目 次 摘 要 ..................................................................................................................................... I Abstract:....................................................................................................................................II 1 引言 ...................................................................................................................................... 1 基本原理 ..............................