20xx年醫(yī)學(xué)專題—人工神經(jīng)元模型介紹-展示頁(yè)
2024-11-04 17:28本頁(yè)面
【正文】 N的基本處理單元，必須對(duì)全部輸入信號(hào)進(jìn)行整合，以確定各類輸入的作用總效果，圖(c)表示組合輸人信號(hào)的“總和(zǒngh233。ng)和閾值特性(t232。,假設(shè)3：空間整合特性(t232。)，其大小則代表了突觸的不同連接強(qiáng)度。圖(b)中對(duì)神經(jīng)元的每一個(gè)輸入都有一個(gè)加權(quán)系數(shù)wij，稱為權(quán)重值，其正負(fù)模擬了生物神經(jīng)元中突觸的興奮和抑制(y236。,假設(shè)(jiǎsh232。)輸入神經(jīng)元j，神經(jīng)元的單輸出用oj表示。)1：多輸入單輸出,圖(a) 表明，正如生物神經(jīng)元有許多激勵(lì)輸入一祥，人工神經(jīng)元也應(yīng)該有許多的輸入信號(hào)，圖中每個(gè)輸入的大小用確定數(shù)值xi表示，它們同時(shí)(t243。)特性和閾值特性 神經(jīng)元輸入與輸出間有固定的時(shí)滯，主要取決于突觸延擱 忽略時(shí)間整合作用和不應(yīng)期 神經(jīng)元本身是非時(shí)變的，即其突觸時(shí)延和突觸強(qiáng)度均為常數(shù),第六頁(yè)，共三十七頁(yè)。,神經(jīng)元建模的六點(diǎn)假定(jiǎd236。ngzh236。shǐ),高潮（1980～） 1982 加州理工 Hopfield提出結(jié)點(diǎn)全互聯(lián)ANN模型（Hop模型），用單層ANN解決了TSP問(wèn)題 1987.6 ICNN（International Conference on NN）召開(kāi) 1987 加州理工 Abn－mostafa，Psaitis 2D聯(lián)想存儲(chǔ)輸入殘缺圖案也可識(shí)別 1988 ATamp。 甘利俊一 ANN的數(shù)學(xué)理論 Fuknshima 神經(jīng)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)理論 芬蘭的Kohonen 自組織聯(lián)想記憶,第四頁(yè)，共三十七頁(yè)。ng)。shǐ),過(guò)渡期（1970’s） 低潮中，許多學(xué)者深入研究ANN理論、模型(m243。shǐ),早期階段（～1960’s） 1943 McCulloch和Pitts 提出神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型（MP模型） 1949 Hebb 提出權(quán)重加強(qiáng)的學(xué)習(xí)機(jī)理 1957 Rosenblatt 感知機(jī)（perceptron）有認(rèn)知學(xué)習(xí)功能 1969 Mingsky 專著“perceptron” 證明線性（單層）感知(gǎnzhī) 機(jī)不能解決XOR問(wèn)題，ANN進(jìn)入低潮,第三頁(yè)，共三十七頁(yè)。)原理,第二頁(yè)，共三十七頁(yè)。c233。,,樹(shù)突（Dendrite）,胞體(Soma),軸突（Axon）,突觸（Synapse）,大腦皮層(d224。x237。人工(r233。ngōng)神經(jīng)元模型,MP模型、感知器模型及其訓(xùn)練學(xué)習(xí)(xu233。)算法,第一頁(yè)，共三十七頁(yè)。nǎop237。ng)，每立方毫米中，神經(jīng)元超過(guò)104個(gè)，連接長(zhǎng)度超過(guò)幾公里,大腦神經(jīng)元的工作(gōngzu242。,二、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史(l236。,二、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史(l236
范文總結(jié)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1