【正文】 輸出關(guān)系表 ?在 MP模型基礎(chǔ)上發(fā)展起來的常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖所示： 神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)模型 ?x(i=1， 2， … ， n) 為該神經(jīng)元的輸入 ?Wi 為該神經(jīng)元分別與各輸入間的連接強(qiáng)度，稱為連接權(quán)值； ?θ為該神經(jīng)元的閾值， ?s 為外部輸入的控制信號(hào)，它可以用來調(diào)整神經(jīng)元的連接權(quán)值，使神經(jīng)元保持在某一狀態(tài)； ?y 為神經(jīng)元的輸出。 ? 神經(jīng)元重要特性： ? 動(dòng)態(tài)極化原則 ? 時(shí)空整合處理功能 ? 興奮與抑制工作狀態(tài) ? 結(jié)構(gòu)的可塑性 ? 突觸界面具有脈沖與電位信號(hào)的轉(zhuǎn)換功能 ? 突觸對(duì)信息的傳遞具有時(shí)延和不應(yīng)期 腦神經(jīng)信息活動(dòng)的特征 (1)巨量并行性。 ? 研究 ANN (Artificial Neural Networks)目的： ? （ 1）探索和模擬人的感覺、思維和行為的規(guī)律，設(shè)計(jì)具有人類智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。 最后的效果就是，你給他第 3堆數(shù)據(jù)，他自動(dòng)能得到這堆數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的輸出是什么 ! 關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最最 最通俗認(rèn)識(shí) ?這么說太抽象了，然后我們來理解下人腦對(duì)事物的認(rèn)識(shí)就清楚了，比如你每天所碰到的那么多人這是一堆數(shù)據(jù)，對(duì)吧，然后呢，另一堆數(shù)據(jù)就是他們的性別，剛開始人腦也不知道什么性別不性別的，不知道性別有兩類，性別分男女，隨后呢，成長(zhǎng)過程中，不斷看到一些人，然后不斷有人告訴你這個(gè)是男人，那個(gè)是女人，好了，你腦子內(nèi)部的神經(jīng)元開始活動(dòng)，開始建立連接，其實(shí)就是相當(dāng)于上面的訓(xùn)練。 ?生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) :指由中樞神經(jīng)系統(tǒng)及周圍神經(jīng)系統(tǒng)所構(gòu)成的錯(cuò)綜復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ，它負(fù)責(zé)對(duì)動(dòng)物機(jī)體各種活動(dòng)的管理 ， 其中最重要的是腦神經(jīng)系統(tǒng) 。 人工神經(jīng)元 ?人工神經(jīng)元是組成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元，簡(jiǎn)稱為 神經(jīng)元 。 圖 2 從輸出層到輸入層有反饋的網(wǎng)絡(luò) (3) 層內(nèi)有互連的網(wǎng)絡(luò) 。 ⑶ “非”運(yùn)算，當(dāng) 時(shí)，上式完成邏輯“非”運(yùn)算。從此，這個(gè)新學(xué)科在全國蓬勃發(fā)展起來。 中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)委員會(huì)（ CNNC）簡(jiǎn)介 ?CNNC的最高決策機(jī)構(gòu)是委員會(huì)會(huì)議。 三層感知器 中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)委員會(huì)（ CNNC）簡(jiǎn)介 ?中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)委員會(huì)創(chuàng)建于 1990年，當(dāng)時(shí)國際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)研究迅猛發(fā)展。 )， 且符合下式： 線性閾值單元示意 感知器 ?只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)的感知器： ?感知器輸出： ?利用簡(jiǎn)單感知器可以實(shí)現(xiàn)邏輯 代數(shù)中的一些運(yùn)算。每一層神經(jīng)元只接收來自前一層神經(jīng)元的輸入。 二、人工神經(jīng)元及其互連結(jié)構(gòu) ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 是由大量處理單元 (人工神經(jīng)元 、 處理元件 、 電子元件 、 光電元件等 ) 經(jīng)廣泛互連而組成的人工網(wǎng)絡(luò) ， 用來模擬腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能 。 (2)爭(zhēng)取構(gòu)造出盡可能與人腦具有相似功能的計(jì)算機(jī)，即 ANN計(jì)算機(jī)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Artificial Neural Networks 何水明 大學(xué)數(shù)學(xué)部 聯(lián)系電話： 13807124918 Email： 辦公地點(diǎn)：數(shù)理學(xué)院樓 214 主要參考書目 Philip D. Wasserman， Neural Computing: Theory and Practice， Van Nostrand Reinhold，1989； 史忠植 ， 神經(jīng)計(jì)算 ， 電子工業(yè)出版社 ，1993年 11月； 楊行峻 、 鄭君里 ， 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ， 高等教育出版社 ， 1992年 9月； 飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與MATLAB7實(shí)現(xiàn)，電子工業(yè)出版社，