ch6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料科學(xué)與工程中的應(yīng)用(編輯修改稿)
2025-01-18 03:27 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 統(tǒng) （ ANS） ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （ NN） ? 自適應(yīng)系統(tǒng) （ Adaptive Systems） 、 自適應(yīng)網(wǎng) （ Adaptive Networks） ? 聯(lián)接模型 （ Connectionism） ? 神經(jīng)計(jì)算機(jī) （ Neuroputer） 計(jì)算機(jī)應(yīng)用多媒體課件 引言 — 自學(xué)習(xí) 自適應(yīng) 并行處理 分布表達(dá)與計(jì)算 計(jì)算機(jī)應(yīng)用多媒體課件 引言 — 歷史回顧 ? 萌芽期 （ 20世紀(jì) 40年代 ） ? 最早可以追溯到人類(lèi)開(kāi)始研究自己的智能 ? 第一高潮期 （ 19501968） ? 代表作是單級(jí)感知器 （ Perceptron） ；可用電子線路模擬 ， ? 反思期 （ 19691982） ? 二十世紀(jì) 70年代和 80年代早期的研究結(jié)果 計(jì)算機(jī)應(yīng)用多媒體課件 引言 — 歷史回顧 ? 第二高潮期 （ 19831990） ? 1984年 ， Hopfield網(wǎng) 的電路 。 ? 1986年 ， 并行分布處理小組的 Rumelhart等研究者重新獨(dú)立地提出多層網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法 —— BP算法 ， 較好地解決了多層網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)問(wèn)題 。（ Paker1982和 Werbos1974年 ） ? 1985年， UCSD的 Hinton、 Sejnowsky、 Rumelhart等人在 Hopfield網(wǎng)絡(luò)中引入了隨機(jī)機(jī)制，提出所謂的 Boltzmann機(jī)理 計(jì)算機(jī)應(yīng)用多媒體課件 引言 — 歷史回顧 ? 再認(rèn)識(shí)與應(yīng)用研究期 （ 1991 ） ? 問(wèn)題： 1） 應(yīng)用面還不夠?qū)? 2） 結(jié)果不夠精確 3） 存在可信度的問(wèn)題 計(jì)算機(jī)應(yīng)用多媒體課件 ? ? ? ? 計(jì)算機(jī)應(yīng)用多媒體課件 ? 人腦大約包含 1012個(gè)神經(jīng)元，分成約 1000種類(lèi)型，每個(gè)神經(jīng)元大約與 102～ 104個(gè)其他神經(jīng)元相連接，形成極為錯(cuò)綜復(fù)雜而又靈活多變的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。每個(gè)神經(jīng)元雖然都十分簡(jiǎn)單，但是如此大量的神經(jīng)元之間、如此復(fù)雜的連接卻可以演化出豐富多彩的行為方式。同時(shí)，如此大量的神經(jīng)元與外部感受器之間的多種多樣的連接方式也蘊(yùn)含了變化莫測(cè)的反應(yīng)方式。 計(jì)算機(jī)應(yīng)用多媒體課件 計(jì)算機(jī)應(yīng)用多媒體課件 ? 從生物控制論的觀點(diǎn)來(lái)看，神經(jīng)元作為控制和信息處理的基本單元，具有下列一些重要的功能與特性： ? 時(shí)空整合功能 ? 興奮與抑制狀態(tài) ? 脈沖與電位轉(zhuǎn)換 ? 神經(jīng)纖維傳導(dǎo)速度 ? 突觸延時(shí)和不應(yīng)期 ? 學(xué)習(xí)、遺忘和疲勞 計(jì)算機(jī)應(yīng)用多媒體課件 ? 人工神經(jīng)元是對(duì)生物神經(jīng)元的一種模擬與簡(jiǎn)化。它是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元。如圖所示為一種簡(jiǎn)化的人工神
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